1.Le, Tuan Anh, et al. "Auto-encoding sequential monte carlo." arXiv preprint arXiv:1705.10306 (2017).…

简介: PGMRL: PGMRL就是把RL问题建模成一个概率图模型,如下图所示: 然后通过variational inference的方法进行学习: PGMRL给RL问题的表示给了一个范例,对解决很多RL新问题提供了一种思路和工具. Bayesian RL: 主要是对RL的reward function, transation function引入uncertainty, 引入prior和更新posterior来建模,从而更好地进行探索. 思考:为什么PGMRL推导过程中没有Beyesian R…

一些RL的文献(及笔记) copy from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25770890  Introductions Introduction to reinforcement learningIndex of /rowan/files/rl ICML Tutorials:http://icml.cc/2016/tutorials/deep_rl_tutorial.pdf NIPS Tutorials:CS 294 Deep Reinforcement Lea…

本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL(Reinforcement Learning) 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy Gradient,但是由于基础概念不清,虽然当时懂了 但随后很快就忘..虽然现在写这个系列有些晚(没有好好跟上知识潮流o(╥﹏╥)o),但希望能够系统的重新学一遍RL,达到遇到问题能够自动想RL的解决方法的程…

本文转自:http://www.pomdp.org/ 一.Background on POMDPs We assume that the reader is familiar with the value iteration algorithm for regular discrete Markov decision processes (MDPs). However, we will need to differentiate these from POMDPs which we could…

Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个 VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples.以 mnist 数据集为例,这些伪造的样本可以看做是手写字体的合成图像.我们的 VAE 将会提供我们一个空间,我们称之为 latent space (潜在空间),我们可以从这里采样出 po…

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555f dengfanxin 未来2016年11月15日 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoin…

二分法的算法中,我们看到一些代码里取中间值: MID=l+(r-l)/2; 为什么是这个呢?不就是(l+r)/2吗?为什么要多此一举呢? 其实还是有不一样的,看看他们的区别吧: l,r是指针的时候只能用 l+(r-l)/2 当l=-200,r=-99时(l+r)/2=-149l+(r-l)/2 =-150 (l+r)/2可能溢出,l+(r-l)/2 而不会 注意:如果/2写成>>1的话,要括号!!!MID=l+((r-l)>>1);不然就错了,>>的优先级别比较低.…

关于Parquet的详细介绍,请参考: 新一代列式存储格式Parquet,此文中对Parquet做了详细的介绍,这里不做重复介绍,但其中关于Definition Level(DL)和Repeated Level(RL)部分,比较难懂,这里做一个更加方便易懂的总结. 对DL和RL的理解,最好是文中的关于Document对象的示例,摘录如下: 一个完整的例子 本节我们使用Dremel论文中给的Document示例和给定的两个值r1和r2展示计算repeated level和definition le…

在这篇文章中,我引用Bishop书中的一个例子,来简单介绍一下Variational Methods的应用.想要更详细地理解这个例子,可以参考Bishop的书Pattern Recongnition and Machine Learning的第十章. 这个例子应用于一个混合高斯分布,我们先来看一看这个混合高斯分布的图模型,见图3,从而可以进一步退出其概率表达式. ‍ 现在我们有了这个图,我们就不难写下一个完整的概率式来表示整个联合分布: ‍ 现在,我们来定义一些分布.首先,我们已经说过,这是一个…