Machine learning 向预训练的人工神经网络模型中添加新的输入参数?

Machine learning 向预训练的人工神经网络模型中添加新的输入参数?,machine-learning,deep-learning,artificial-intelligence,Machine Learning,Deep Learning,Artificial Intelligence,我训练了RL代理,它使用DQN网络预测给定状态下的最佳动作 使用的神经网络:ANN 输入:状态向量(100) 输出:根据输入状态预测正确的操作。(10) 该RL代理经过培训,工作正常 问题:假设明天, 我有一个要求在动作空间中增加一个动作的要求。(新动作空间=11), 甚至,要求在输入状态空间中添加新功能集(新输入空间=101), 然后是使用以前训练过的模型的方法。或者我必须再次训练一个新的网络。需要注意两件事:1。你们不清楚,你们的问题缺乏背景。2.在之前的问题中,你没有接受任何答案,所以

我训练了RL代理,它使用DQN网络预测给定状态下的最佳动作

  • 使用的神经网络:ANN
  • 输入:状态向量(100)
  • 输出:根据输入状态预测正确的操作。(10)
该RL代理经过培训,工作正常

问题:假设明天, 我有一个要求在动作空间中增加一个动作的要求。(新动作空间=11), 甚至,要求在输入状态空间中添加新功能集(新输入空间=101),
然后是使用以前训练过的模型的方法。或者我必须再次训练一个新的网络。

需要注意两件事:1。你们不清楚,你们的问题缺乏背景。2.在之前的问题中,你没有接受任何答案,所以奖励帮助你的人。只是随意发表评论不会给任何人任何奖励。到目前为止,你的问题有5个答案。如果他们没有帮助你,你应该通过评论来确认他们,提供更多的细节来说明为什么答案没有帮助!寻找更多关于SO社区的信息。好的,我们将在将来确定它!谢谢有两件事需要注意:1。你们不清楚,你们的问题缺乏背景。2.在之前的问题中,你没有接受任何答案,所以奖励帮助你的人。只是随意发表评论不会给任何人任何奖励。到目前为止,你的问题有5个答案。如果他们没有帮助你,你应该通过评论来确认他们,提供更多的细节来说明为什么答案没有帮助!寻找更多关于SO社区的信息。好的,我们将在将来确定它!谢谢