《表4 参数设置表：基于改进的深度Q网络结构的商品推荐模型》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本文采用Grid Search方法来确定模型的参数，从而找到准确率最高的参数组合，表4是通过网格搜索法确定的最优参数组合。
| 图表编号 | XD00222676300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.09.10 |
| 作者 | 傅魁、梁少晴、李冰 |
| 绘制单位 | 武汉理工大学经济学院、武汉理工大学经济学院、武汉理工大学经济学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 模型参数设置：基于MGCNN的商品评论情感分析》2020.10.01
- 《表1 推荐模型符号定义：基于改进的深度Q网络结构的商品推荐模型》2020.09.10
- 《表3 实验方案设计：基于改进的深度Q网络结构的商品推荐模型》2020.09.10
- 《表2 模型超参数设置：基于深度神经网络的多因素感知终端换机预测模型》2021.01.01
- 《表2 网络模型参数设置：基于混合核深度适配网络的HRRP目标识别》2020.12.01
- 《表1 实验参数设置：基于改进深度学习的乳腺癌医学影像检测方法》2020.05.15
- 《表4 对齐实验参数设置：基于深度学习的领域知识对齐模型研究：知识网络视角》2020.05.24
- 《表3 模型参数设置：基于深度学习的“教育公平”网络舆情分析》2020.06.15
- 《表3 商品评分统计信息：基于评分矩阵与评论文本的深度推荐模型》2020.05.01
- 《表4 模型实验参数设置：基于Bi-GRU和双层注意力机制的商品评论情感分析》2020.02.01
- 《表2 参数设置：基于离散选择模型的推荐系统改进算法》2020.02.20
- 《表1 q的推荐取值：基于改进DIN模型的土压平衡盾构土舱压力计算方法及适用性分析》2019.12.20
- 《表1 网络结构参数：基于深度神经网络的货架商品识别方法》2020.01.10
- 《表4 商品属性信息字典：基于RFMQ模型的零售企业个性化推荐模型与应用研究》2019.08.28
- 《表2 参数设置表：改进矩阵分解与卷积神经网络结合的推荐模型》2019.10.01
- 《表4 网络节点设置：基于深度学习的上市公司财务风险预警模型研究》2019.01.08
- 《表1 NAO步态参数：基于深度Q网络的仿人机器人步态优化》2019.04.01
- 《表2 模型参数表：基于改进型深度网络数据融合的滚动轴承故障识别》2019.02.01
- 《表1 试验参数设置：基于改进局域网扼流法的移动网络蠕虫防御模型》2018.06.01
- 《表1 参数设置：基于图卷积网络的深度学习点云分类模型》2019.11.10