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초록·키워드
Deep learning has become one of the core technologies in current artificial intelligence research and application and has triggered revolutionary breakthroughs in many fields, demonstrating powerful learning ability and creativity. With the introduction of various Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms, learning of different tasks has become more targeted and efficient. This paper focuses on the combination of deep reinforcement learning and body language analysis. It discusses in detail the three mainstream reinforcement learning algorithms: Deep Q Network (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO) and Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), and makes an in-depth comparison of their applicability in body language analysis tasks. The performance of each algorithm is evaluated through experimental results, and finally, the optimal algorithm that is more suitable for body language analysis is selected. Through in-depth analysis of the experimental results, the advantages and limitations of different algorithms in this task are revealed, providing valuable reference and inspiration for the application of deep reinforcement learning in the field of body language analysis
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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