原文:論文筆記之:Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning

Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 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 value function 和 the state dependent action advantage function. 這個 ...

2016-10-02 16:55 0 4688 推薦指數:

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論文筆記之:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

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 ...

Mon Jun 27 23:39:00 CST 2016 0 5332
論文筆記之:Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

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 ...

Tue Jun 21 05:57:00 CST 2016 0 5397
論文筆記之:Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning

   Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016   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 ...

Mon Jul 18 23:43:00 CST 2016 0 5518
論文筆記Deep Residual Learning

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 ...

Sun Jan 07 22:35:00 CST 2018 3 4048
論文筆記——NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING

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 ...

Mon Nov 20 04:31:00 CST 2017 0 1759
 
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