几句话总结一个算法之RNN、LSTM和GRU
RNN 一般神经网络隐层的计算是h=g(w * x)，其中g是激活函数，相比于一般神经网络，RNN需要考虑之前序列的信息，因此它的隐藏h的计算除了当前输入还要考虑上一个状态的隐藏，h=g(w*x+w'*h')，其中h'是上一次计算的隐层，可见信息传递是通过隐层完成的。 LSTM 有上面普通 ...
原文：几句话总结一个算法之Policy Gradients
强化学习与监督学习的区别在于，监督学习的每条样本都有一个独立的label，而强化学习的奖励 label 是有延后性，往往需要等这个回合结束才知道输赢 Policy Gradients PG 计算某个状态下所有策略的分布概率，类似于经典分类问题给每个类别预测一个概率，好的PG应该给优良的策略分配较高的概率 PG基于以下假定： 如果只在游戏终结时才有奖励和惩罚，该回合赢了，这个回合的所有样本都是有 ...
2019-06-11 10:49 0 470 推荐指数：
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