A Simple Faster-RCNN 代码理解学习
写在前面的话 在弄清楚RCNN、Fast-RCNN和Faster-RCNN的原理和区别后，找到了一份开源代码（具体链接见参考资料第一条）研究。第一次看这份代码的时候，我直接去世(doge，pytorch也只是新手的我真的是原地爆炸，后来发现主要是自己沉不住气看，后面看另一篇博主的代码解析 ...
原文：Simple-DQN代码的理解笔记
tenserboard logdir logs ，然后打开网页 . . . : ，可以查看定义网络的神经结构。 两个神经网络，结构相同，但是参数不一样。 走多少步再更新，可以自己定义 target net 是保存很久以前的的网络的值，冻结之前的神经网络.也叫q real eval net 是实时进行更新的。每走一步，更新一步。 他的第二个神经网络的输出，就应该等于action的数目，第二层输出的 ...
2017-07-12 20:20 0 1510 推荐指数：
相关推荐
理解John Resig's 'Simple JavaScript Inheritance'代码
今天看了 Join Resig's 的 “Simple JavaScript Inheritance ” 里面主要是这一句让我我很费解. fnTest = /xyz/.test(function(){xyz;}) ? /\b_super\b ...
DQN
DQN简介 DQN，全称Deep Q Network，是一种融合了神经网络和Q-learning的方法。这种新型结构突破了传统强化学习的瓶颈，下面具体介绍： 神经网络的作用 传统强化学习使用表格形式来存储每一个状态state和状态对应的action的Q值，例如下表表示状态s1对应 ...
什么是 DQN
粉红色：不会。 黄色：重点。 1.为什么要使用神经网络 我们使用表格来存储每一个状态 state, 和在这个 state 每个行为 action 所拥有的 Q 值. 而当今问题是在太复杂, ...
Deep Q Network(DQN)原理解析
1. 前言 在前面的章节中我们介绍了时序差分算法（TD）和Q-Learning，当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值，而当状态和动作空间是高维连续时，使用Q ...
[强化学习论文笔记(1)]:DQN
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 论文地址 DQN 笔记 这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身没有什么难度。 文章说了RL和DL 的两个不同之处: DL ...
LearnOpenGL学习笔记（一）——现有代码理解
首先，给出这次学习的代码原网址。------>原作者的源代码 （黑体是源码，注释是写的。） 引用的库（预编译）： 自定义的函数声明及全局变量： 着色器源代码： 关于两个自定义函数的实现： int main()函数内部各个部分分析： (1)初始化glfw ...
强化学习 - Q-learning Sarsa 和 DQN 的理解
本文用于基本入门理解。 强化学习的基本理论 ： R, S, A 这些就不说了。 先设想两个场景： 一。 1个 5x5 的 格子图， 里面有一个目标点， 2个死亡点二。 一个迷宫， 一个出发点， 3处 分叉点， 5个死角， 1条活路Q-learning 的概念 其实就是一个算法 ...