Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法過高的估計在特定條件下的動作值。實際上,之前是不知道是否這樣的過高估計是 common ...
Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 深度強化學習最近被人發現貌似不太穩定,有人提出很多改善的方法,這些方法有很多共同的 idea:一個 online 的 agent 碰到的觀察到的數據序列是非靜態的,然后就是,online的 RL 更新是強烈相關的。通過將 agent 的數據存儲在一個 experience repl ...
2016-07-18 15:43 0 5518 推薦指數:
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法過高的估計在特定條件下的動作值。實際上,之前是不知道是否這樣的過高估計是 common ...
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的貢獻點主要是在 DQN 網絡結構上,將卷積神經網絡提出的特征,分為兩路走,即:the state ...
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 《Computer Science》, 2013 Abstract: 本文提出了一種深度學習方法,利用強化學習的方法,直接從高維的感知輸入中學習控制策略。模型是一個卷積神經網絡 ...
Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning ICCV 2015 最近Deep Reinforcement Learning算是火了一把,在Google Deep Mind的主頁上,更是許多關於此 ...
難得跟了一次熱點,從看到論文到現在已經過了快三周了,又安排了其他方向,覺得再不寫又像之前讀過的N多篇一樣被遺忘在角落,還是先寫吧,雖然有些地方還沒琢磨透,但是paper總是這樣吧,畢竟沒有親手實現一下,光是看永遠無法理解透徹,然后又去忙別的工作,看過的都打了水漂。 第六章 EIE- ...
的識別效果。 這篇論文的主要思想是通過學習兩個deep network來構建face attrib ...
之前提到,深度神經網絡在訓練中容易遇到梯度消失/爆炸的問題,這個問題產生的根源詳見之前的讀書筆記。在 Batch Normalization 中,我們將輸入數據由激活函數的收斂區調整到梯度較大的區域,在一定程度上緩解了這種問題。不過,當網絡的層數急劇增加時,BP 算法中導數的累乘效應還是很容易 ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/1611.01578 1. 論文思想 強化學習,用一個RNN學一個網絡參數的序列,然后將其轉換成網絡,然后訓練,得到一個反饋,這個反饋作用於RNN網絡,用於生成新的序列。 2. 整體架構 3. RNN網絡 4. 具體實現 ...