一. 概述 强化学习算法可以分为三大类:value based, policy based 和 actor critic. 常见的是以DQN为代表的value based算法,这种算法中只有一个值函数网络,没有policy网络,以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法,这种算法中既有值函数网络,又有policy网络. 说到DQN中有值函数网络,这里简单介绍一下强化学习中的一个概念,叫值函数近似.一个state action pair (s,a)对应一个值函数Q(s,a).理论

DQN算法:基础入门看看 # -*- coding: utf-8 -*- import random import gym import numpy as np from collections import deque from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 class DQNAgent: def __

DQN 算法改进 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法.主要突破点:利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式,这使得模型能够拥有更好的表现.下面给出公式,并定义一个新的变量: \[ q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t) \] 也就是说,基于状态和行动的值函数 \(q\) 可以分解成基于状态的值函数 \(v\) 和优势函数(Advantage Function)\(A\) .由于存在: \[ E_{a_{t}}[q(s_t,

一般来说,控制器的设计,分为控制框架的选取,跟参数的优化.自适应控制.预测控制.模糊控制等,跟PID一样,是控制算法(我习惯称为控制框架). 而粒子群.遗传算法(类似的还有蚁群算法.神经网络,还有机器学习.人工智能中的很多方法)是优化方法,本来跟控制没关系,只不过有时被拿来参数优化,本来就不是为控制器设计而发明的,只不过是在确定了控制框架之后,控制器的设计问题,转为一个优化问题.于是就用优化算法来解,问题是物理意义不明确,很难调出好效果,很多时候只是组合组合发论文,即使能用,也对模型的精度,以及

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法.使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了.当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1.算法思想 DQN与Qlean

在这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上. 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果.比如,第一个训练实例对应的输出

听一遍课程之后,我并不太明白这个算法的奇妙之处?? 为啥? 神经网络反向传播算法 神经网络的训练依靠反向传播算法,最开始输入层输入特征向量,网络层计算获得输出,输出层发现输出和正确的类号不一样,这时就让最后一层神经元进行参数调整,还会勒令连接他的倒数第二层神经元调整,层层往回倒退调整.经过调整的网络会在样本上面继续测试,若输出还是老分错,就继续来一轮回退调整,直到网络输出满意为止. 卷积神经网络算法 有9层,65万个神经元,6000万个参数.网络的输入是图片,输出是1000个类 这个模型训练需要

论文提出NASH方法来进行神经网络结构搜索,核心思想与之前的EAS方法类似,使用网络态射来生成一系列效果一致且继承权重的复杂子网,本文的网络态射更丰富,而且仅需要简单的爬山算法辅助就可以完成搜索,耗时0.5GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Simple And Efficient Architecture Search for Convolutional Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04528.pdf

先安装tensorflow 1.2版本和python 3.6, 接着安装: numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl 的版本,这个是windows下的,如果linux下直接使用pip install numpy就可以了. 再接着安装scipy版本,也是windows 10下64位版本: scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 下载这些文件是通过网站:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pyth

1 DQN的引入 由于q_learning算法是一直更新一张q_table,在场景复杂的情况下,q_table就会大到内存处理的极限,而且在当时深度学习的火热,有人就会想到能不能将从深度学习中借鉴方法,将深度学习的方法应用到强化学习中.13年,谷歌的deepmind团队就发表了关于DQN算法的论文,促进了强化学习的发展,扩展了强化学习的应用场景. 2 将深度学习应用到强化学习的挑战 将深度学习应用到强化学习上主要有两大挑战,下面具体说明这两种挑战是什么 2.1 第一个挑战是关于样本的分布: 深度

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,

传统神经网络ANN训练算法总结 学习/训练算法分类 神经网络类型的不同,对应了不同类型的训练/学习算法.因而根据神经网络的分类,总结起来,传统神经网络的学习算法也可以主要分为以下三类: 1)前馈型神经网络学习算法-----(前馈型神经网络) 2)反馈型神经网络学习算法------(反馈型神经网络) 3)自组织神经网络学习算法------(自组织神经网络) 以下我们将通过三类典型的神经网络模型分别阐述这三类不同的学习算法其区别与相似点. 虽然针对不同的网络模型,这里产生了三类不同类型的训练算法,但

http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/21605008320146451352506/ 传统神经网络ANN训练算法总结 2014-07-04 17:13:52|  分类: deeplearning |  标签:ann  |举报|字号 订阅     下载LOFTER我的照片书  |     原文来自:http://blog.csdn.net/bluebelfast/article/details/17139095 ——————————以下为原文——

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在

在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中,我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法,本文讨论另一种优化方法,Dueling DQN.本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning>(ICML 2016). 1. Dueling DQN的优化点考虑 在前面讲到的DDQN中,

在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN的论文<Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化.对应的算法是Prioritized Replay DQN. 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(I