Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模擬人類看東西的方式,我們並非將目光放在整張圖像上,盡管有時候會從總體上對目標進行把握,但是也是將目光按照某種次序(例如,從上倒下,從左到右等等)在圖像上進行掃描,然后從一個區域 ...
Deep Attention Recurrent Q Network vision groups 摘要:本文將 DQN 引入了 Attention 機制,使得學習更具有方向性和指導性。 前段時間做一個工作打算就這么干,誰想到,這么快就被這幾個孩子給實現了,自愧不如啊 o 引言:我們知道 DQN 是將連續 幀的視頻信息輸入到 CNN 當中,那么,這么做雖然取得了不錯的效果,但是,仍然只是能記住這 ...
2016-10-03 15:34 0 2587 推薦指數:
Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模擬人類看東西的方式,我們並非將目光放在整張圖像上,盡管有時候會從總體上對目標進行把握,但是也是將目光按照某種次序(例如,從上倒下,從左到右等等)在圖像上進行掃描,然后從一個區域 ...
Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 摘要:DQN 的兩個缺陷,分別是:limited memory 和 rely on being able to perceive the complete game ...
參考資料: https://morvanzhou.github.io/ 非常感謝莫煩老師的教程 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm http://www.cnblogs.com/dragonir/p ...
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 ...
/path-finding-q-learning-tutorial.htm http://www.cnblogs.com/dragonir/p/6224313.htm ...
with Deep Reinforcement Learning 一文,在該文中第一次提出Deep Reinforce ...
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 ...
作者: ShijieSun, Naveed Akhtar, HuanShengSong, Ajmal Mian, Mubarak Shah 來源: arXiv:1810.11780v1 項目: ...