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

文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network 4. 总结 强化学习系列系列文章 我们终于来到了深度强化学习. 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化.目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型,强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型.表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习,深度学习是最

这一个专题将会是有关AlphaGo的前世今生以及其带来的AI革命,总共分成三节.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意. Road to AI Revolution(通往AI革命之路),在这里我们将探索AlphaGo各项核心技术的源头及发展历程: Countdown to AI Revolution(AI革命倒计时),在这里我们将解构AlphaGo,看它是如何诞生的: AI Revolution and Beyond(AI革命及未来发展),在这里我们将解构AlphaGo Zer

1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报.在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards.RL最重要的3个特定在于: 基本是以一种闭环的形式: 不会直接指示选择哪种行动(actions): 一系列的actions和奖励信号(reward signals)都会影响之后较长的时间. 强化学习(

Q-Learning,学习Action对应期望值(Expected Utility).1989年,Watkins提出.收敛性,1992年,Watkins和Dayan共同证明.学习期望价值,从当前一步到所有后续步骤,总期望获取最大价值(Q值.Value).Action->Q函数,最佳策略,在每个state下,选择Q值最高的Action.不依赖环境模型.有限马尔科夫决策过程(Markov Dectision Process) ,Q-Learning被证明最终可以找到最优策略. Q-Learning目

我们要完成的是电影网的评价功能: 我们要做这个功能前,就要让前期工作准备好,首先让鼠标移动到星星时,星星的左边都是黄色的星星右边还是灰星星. 我们打开内容页的模版看下他代码是如何组成的: 我们在这里可以很清晰的看得到他是通过二十张图片而组成的,所以我们首先将所有的星星都绑定一个鼠标移动事件,onmouseover, 写这个功能前必须要先引入jquery库,如下所示: 然后用id选择器将他绑定,如下所示: 然后在后台更新下文章页模版, 让后就将鼠标放到星星头上看下有没弹出OK,如果弹出证明我们的绑

取出栏目页对应的内容 现在我们的栏目页面是可以完全正常跳转了,那么我们现在需要完成的就是让他的内容全部(电影,连续剧,综艺)分类的显示出来. 我们还是要使用{dede:arclist}标签来取出我们所需要的内容,打开我们的模版开干: 我们从今天更新开始干起,他有这么多我们按照老套路,整理以下标签,然后只留一个即可: 保存然后去后台更新下栏目也的模版,再去看下效果如何: 现在只留下一个了,说明我们又离成功更近一步了.. 然后我们接着来套arclist标签了,如下所示: 这上面的typeid和cha

原文链接:http://www.csdn.net/article/2014-10-27/2822294 Docker优点已经说过很多次,这里不做详述,Docker现在越来越受到开发人员的青睐,而且利用Docker开发的人也越来越多,本文来自Vidar Hokstad博客,他是一名Docker开发资深人士,他总结了开发Docker容器的8种模式. [编者按]Vidar Hokstad 在Docker使用方面非常有经验,尤其在没有数据丢失前提下,使用Docker创建可重复build上经验丰富,在本博

Policy Gradient Algorithms 2019-10-02 17:37:47 This blog is from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html Abstract: In this post, we are going to look deep into policy gradient, why it works, and many new polic

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译.(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com.) 原文地址(URL for original article):https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learni

在前两篇文章强化学习基础:基本概念和动态规划和强化学习基础:蒙特卡罗和时序差分中介绍的强化学习的三种经典方法(动态规划.蒙特卡罗以及时序差分)适用于有限的状态集合$\mathcal{S}$,以时序差分中的Q-Learning算法为例,一般来说使用n行(n = number of states)和m列(m= number of actions)的矩阵(Q table)来储存action-value function的值,如下图所示: 对于连续的状态集合$\mathcal{S}$,上述方法就不能适用

这是价值学习高级技巧第三篇,前两篇主要是针对 TD 算法的改进,而Dueling Network 对 DQN 的结构进行改进,能够大幅度改进DQN的效果. Dueling Network 的应用范围不限于 DQN,本文只介绍其在 DQN上的应用. 12. Dueling Network 12.1 优势函数 Advantage Function. 回顾一些基础概念: 折扣回报: \(U_t = R_t + \gamma \cdot R_{t+1} + \gamma^2R+...\) 动作价值函数:

博客链接:http://www.cnblogs.com/TomXu/archive/2012/02/10/2342098.html 原题: 大叔注:这些题目也是来自出这5个题目的人,当然如果你能答对4个及以上并且想拿高工资的话,请联系我. 找出数字数组中最大的元素(使用Match.max函数) 转化一个数字数组为function数组(每个function都弹出相应的数字) 给object数组进行排序(排序条件是每个元素对象的属性个数) 利用JavaScript打印出Fibonacci数(不使用全

最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看链接. 首先先介绍一下KL散度是啥.KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵,信息增益,它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量,可以看做是概率分布P到目标概率Q之间距离.一般情况下,P表示数据的真是分布,Q表示数据的理论分布,也可以理解为影响P分布的一种因素.计算公式为: DKL(P||Q) =ΣP

在实际项目中(特别是作为产品的项目),版本号是必不可少的一部分.版本号的规则也有许多种,在此不讨论具体的编码规范.对于迭代的产品,版本繁多,特别是有多个实施项目所使用产品的版本不同(基于定制需求)时,清楚的标识组件与代码的对应关系十分重要. 本文主要说明如何在 .Net 项目使用 SVN 作为版本控制工具时生成与代码对应的组件版本号. 我们知道,SVN 在 commit 时会生成一串数字作为序号,所以基本思路是把这个序号作为 . Net 项目编译后生成dll的文件版本号的最后一段.下面所列方法需

我们现在要开始实现模版里面的搜索功能了,我们先找要做出一个检索提交表单,如下所示: 只要我们点击生成之后我们的表单就获取到了,可以直接拿生成好的html表单拿来用来测试下.. 将他嵌入首页的模版文件,如下所示: 然后我们在后台更新下首页的模版文件,再来看下发生了什么变化: 很明显我们首页的搜索文件已经出来了,我们再来看下代码,分析下他们是数据发送到那里进行处理的,如下所示: 我们在这里其实很明显就可以发现我们的数据都是通过post方式发送到plus目录下的advancedsearch.php 进

我们现在要完成的是电影的下载地址这里: 我们的下载地址都是放在我们的dede_addonmovie(附加表)里面去才可以的,因为下载地址的个数是不能确定的,所以我们就将所有的下载地址存放到一个字段里面. 我们的下载地址存放的形式可以用  |   号来进行保存,如下所示: 3GP|人狗情未了01|176X144|http://www.showtp.com/01.3gp 3GP|人狗情未了02|176X144|http://www.showtp.com/02.3gp 3GP|人狗情未了03|176X

我们现在要做的就是: 这些电影都是要按照地区来取出才可以的,但是我们arclist标签里面有没有按照条件来查找的地方,我们只好换套路了,要不然条条大路都不通,,,, 我们先来构造一条语句: 他这个标签里面啥都可以在标签库里面进行处理,那么我们来测试下看下是否也可以将自定义属性也给带进去,然后去标签库看看: 我们打开来看看,发现理由有不少都是我们在arclist里面用过的值,如下所示: 好像都是有一个$ctag->GetAtt带进来的噢,那么我们就双击下GetAtt看下他的来源,如下所示: 居然在

我们这次就要来取出我们的电影和电视剧以及综艺节目: 我们首先在我们受页面的模版文件中获取电影和电视剧的标签: 我们发现这里有一大堆,我只留一个即可: 然后我们到后台更新下首页的模版,看下是否只有一个模版文件了,如下所示: 这样做都是为了预防我们会出错... 在我们dedecms中取出内容信息,使用的标签是{dede:arclist}标签,我们先来看下手册,看下他是如何介绍的: 标签介绍 {dede:arclist typeid=“7”  row=“5”} 这里面的7代表这栏目的id,如下所示:

我们的dedecms搭建起来后直接复制templets的目录复制一份,如下所示: 然后进入templets目录里面,然后再将default里面的东西都给干掉,然后将我们预先准备好的首页放进来,代码如下所示: 然后在更新下首页的模版,如下所示: 然后访问下首页看下效果如何: 里面的样式都没引入当然会有这样的问题,所以我们来将前端给我们做好的模版配来的js,css,images全部都放到default文件夹里,如下图所示: 然后我们打开他原先的首页是用什么标签的,结果发现他们是用了个{dede:gl