Deep Recurrent Q Learning for Partially Observable MDPs 摘要：DQN 的两个缺陷，分别是：limited memory 和 rely on being able to perceive the complete game screen at each decision point. 为了解决这两个问题，本文尝试用 LSTM 单元 替换到后面 ...
2016-10-03 21:25 0 2884 推荐指数：
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值。实际上，之前是不知道是否这样的过高估计是 common ...
Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 本文提出了连续动作空间的深度强化学习算法。 开始正文之前，首先要弄清楚两个概念：Model-free 和 Model-based。引用 周志华老师 ...
Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups 摘要：本文将 DQN 引入了 Attention 机制，使得学习更具有方向性和指导性。（前段时间做一个工作打算就这么干，谁想到，这么快就被这几个孩子给实现了，自愧不如 ...
该文章是针对Hado van Hasselt于2010年提出的Double Q-learning算法的进一步拓展，是结合了DQN网络后，提出的关于DQN的Double Q-learning算法。该算法主要目的是修正DQN中max项所产生的过高估计问题，所谓过高估计，在前面的博客Issues ...
的识别效果。 这篇论文的主要思想是通过学习两个deep network来构建face attrib ...
之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易 ...
/6224313.html 这篇文章也是用非常简单的说明将 Q-Learning 的过程给讲解清楚了 ...
论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet——MSRA何凯明团队的Residual Networks，在2015年ImageNet上大放异彩，在ImageNet的classification、detection ...
