在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee

本文讲梯度下降(Gradient Descent)前先看看利用梯度下降法进行监督学习(例如分类.回归等)的一般步骤: 1, 定义损失函数(Loss Function) 2, 信息流forward propagation,直到输出端 3, 误差信号back propagation.采用“链式法则”,求损失函数关于参数Θ的梯度 4, 利用最优化方法(比如梯度下降法),进行参数更新 5, 重复步骤2.3.4,直到收敛为止 所谓损失函数,就是一个描述实际输出值和期望输出值之间落差的函数.有多种损失函数的

梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法. 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索.如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点:这个过程则被称为梯度上升法. 本文将从最优化问题谈起,回顾导数与梯度的概念,引出梯度下降的数据推导:概括三种梯度下降方法的优缺点,并用Python实现梯度下降(附源码). 1 最优化问题 最优化问题是求解函数极值的问题,

基本概念理解: 一个epoch:当前所有数据都跑(迭代)了一遍: 那么两个epoch,就是把所有数据跑了两遍,三个epoch就是把所有数据跑了三遍,以此类推. batch_size:每次迭代多少个数据:(batch_size称作批处理, 它的作用可以理解为每次训练100个数据(在这里假设将其设置为100),找到最适合的优化方向,确保不偏离最优那个的方向) epoch 和 batch_size 的关系:一个epoch值除以batch_size=迭代次数. 例如: 有50000个数据,那么一个epo

在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 1. 梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度.比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y).对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂

首先参考的是这篇文章:http://blog.csdn.net/sadfasdgaaaasdfa/article/details/45970185 但是其中的函数太老了.所以要改.另外出发点是我自己的这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6206198.html 里面关于梯度下降的那幅图片. 改来改去,在随机化向量上耗费了很多时间,最后还是做好了.代码如下: package com.spark.my import org.apache.log4j.{L

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer)

在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.这里就对梯度下降法做一个完整的总结. 1. 梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度.比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y).对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以).在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法.在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值.反过来,如果我们需要求解损失函数的最大值,这时就需要用梯度上升法来迭代了.在机器学习中,基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法,分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法. 简单地说,梯

反向传播和梯度下降这两个词,第一眼看上去似懂非懂,不明觉厉.这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分,是和误差函数/损失函数的概念分不开的. 神经网络训练的最基本的思想就是:先“蒙”一个结果,我们叫预测结果a,看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距,然后调整策略,再试一次,这一次就不是“蒙”了,而是有依据地向正确的方向靠近.如此反复多次,一直到预测结果和真实结果之间相差无几,亦即|a-y|->0,就结束训练. 在神经网络训练中,我们把“蒙”叫做初始化,可以随机,也可以根据以

torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 1.梯度裁剪原理(http://blog.csdn.net/qq_29340857/article/details/70574528) 既然在BP过程中会产生梯度消失/爆炸(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于/大于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: 优点:简单粗暴 缺点:很难找到满意的阈值 2.nn.utils.

一.原理 重点:明白偏导数含义,是该函数在该点的切线,就是变化率,一定要理解变化率. 1)什么是梯度 梯度本意是一个向量(矢量),当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点处的最大值,即函数在该点处沿方向变化最快,变化率最大(为该梯度的模). 2)代价函数有哪些 0-1损失函数(0-1 loss function): L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X) 平方损失函数(quadratic loss function) L(Y,f(X))=(Y−f(X))2 绝对损失函数(a

前言 上一篇中介绍了计算图以及前向传播的实现,本文中将主要介绍对于模型优化非常重要的反向传播算法以及反向传播算法中梯度计算的实现.因为在计算梯度的时候需要涉及到矩阵梯度的计算,本文针对几种常用操作的梯度计算和实现进行了较为详细的介绍.如有错误欢迎指出. 首先先简单总结一下, 实现反向传播过程主要就是完成两个任务: 实现不同操作输出对输入的梯度计算 实现根据链式法则计算损失函数对不同节点的梯度计算 再附上SimpleFlow的代码地址: https://github.com/PytLab/simp

简述 梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method),其理论基础是梯度的概念.梯度与方向导数的关系为:梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致,而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值. 现在假设我们要求函数的最值,采用梯度下降法,如图所示: 梯度下降的相关概念 在详细了解梯度下降的算法之前,我们先看看相关的一些概念. 1. 步长(Learning rate):步长决定了在梯度下降迭代的过程中,每一步沿梯度负方向前进的长度.用上面下山的例子,步长就是在当前这一步

1)何为随机梯度下降 优化方法 迭代更新,来寻找函数全局最优解的方法 与最小二乘法相比:适用于变量众多,模型更复杂 2)梯度 变化最快,“陡峭” 通过函数表达式来衡量梯度 3)随机梯度下降原理推导过程 4)随机梯度下降的优点 计算量更小 擅长大量样本 学习率决定了算法速度

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer)

0.深入理解GPU训练加速原理 我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练(相较于CPU),具体的速度对比可以参看我之前写的速度对比博文: [深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU) GPU是如何加速的呢? 我打算从两个方面来解答: 单个GPU较于CPU加速: 在训练网络中,其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面,大部分网络训练的过程都是1.计算loss,2.根据loss求梯度,3.再根据梯度更新参数(梯度下降原理).无论在GPU还是CPU中,都是不断重复123步.但是由

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR): (1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 (2).逻辑回归与交叉熵 (3).https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html (4).https://zhuanlan.zhihu.com/p/76563562 (5).https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 一.逻辑回归介

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2) 1.(引用:[深度学习]RNN中梯度消失的解决方案(LSTM) ) 梯度裁剪原理:既然在BP过程中会产生梯度消失(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: P.S.在原博中,评论中有提到,常用的梯度裁剪的方法是限制上限,针对梯度爆炸不收敛的情况,和作者写的相反.我理解的大概是“梯度裁

1. ops = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) 构建优化器 参数说明:learning_rate 表示输入的学习率 2.ops.compute_gradients(loss, tf.train_variables(), colocate_gradients_with_ops=True) 参数说明:loss表示损失值, tf.train_variables() 表示需要更新的参数, colocate_gradients_with_