強化學習(十一) Prioritized Replay DQN
在強化學習（十）Double DQN (DDQN)中，我們講到了DDQN使用兩個Q網絡，用當前Q網絡計算最大Q值對應的動作，用目標Q網絡計算這個最大動作對應的目標Q值，進而消除貪婪法帶來的偏差。今天我們在DDQN的基礎上，對經驗回放部分的邏輯做優化。對應的算法是Prioritized ...
原文：論文閱讀之：PRIORITIZED EXPERIENCE REPLAY
PRIORITIZED EXPERIENCE REPLAY ICLR 經驗回放使得 online reinforcement learning agent 能夠記住並且回放過去的經驗。在先前的工作中，從回放記憶中隨機的采樣 experience transitions。但是，這種方法簡單的在同一頻率 回放transitions，而不管其意義。本文提出了一種方法能夠實現優先回放，能夠更加高頻的回放 ...
2016-07-11 14:49 0 4548 推薦指數：
相關推薦
強化學習中的經驗回放（The Experience Replay in Reinforcement Learning）
一、Play it again: reactivation of waking experience and memory（Trends in Neurosciences 2010） 來自嚙齒動物的越來越多的證據表明，稱為尖波/波紋（SWR）的網絡事件在海馬體依賴性記憶鞏固中起着關鍵作用 ...
強化學習算法之DQN算法中的經驗池的實現，experience_replay_buffer部分的實現
本文的相關鏈接： github上DQN代碼的環境搭建，及運行（Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning）conda配置 ...
PAN論文閱讀筆記
Efficient and Accurate Arbitrary-Shaped Text Detection with Pixel Aggregation Network PAN是一個任意形狀文字檢 ...
論文閱讀|FPN
原文標題：Feature Pyramid Networks for Object Detection 論文鏈接：http://arxiv.org/abs/1612.03144 概要 利用特征金字塔檢測不同尺度的目標是一種基本的方法，但很多目標檢測器都避免使用特征金字塔，因為特征金字塔這種表示 ...
論文閱讀 - DeepFM
今天看了出自 IJCAI 2017 的論文 DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction，思想並不復雜，現將筆記大致記錄於此。 背景 CRT (click-through rate) 預測，是指 ...
SLAM論文閱讀筆記
[1]陳衛東, 張飛. 移動機器人的同步自定位與地圖創建研究進展[J]. 控制理論與應用, 2005, 22(3):455-460. [2]Cadena C, Carlone L, Carrillo ...
DeconvNet 論文閱讀理解
學習語義分割反卷積網絡DeconvNet 一點想法：反卷積網絡就是基於FCN改進了上采樣層，用到了反池化和反卷積操作，參數量2億多，非常大，segnet把兩個全連接層去掉，效果也能很好，顯著減少了參 ...