這個是平時在實驗室講reinforcement learning 的時候用到PPT, 交期末作業、匯報都是一直用的這個,覺得比較不錯,保存一下,也為分享,最早該PPT源於師弟匯報所做。 ...
最近師弟在做DQN的實驗,由於是強化學習方面的東西,正好和我現在的研究方向一樣於是我便幫忙跑了跑實驗,於是就有了今天的這個內容。 首先在github上進行搜尋,如下圖: 發現第一個星數最多,而且遠高於其它的項目,於是拉取這個鏈接: https: github.com devsisters DQN tensorflow 本篇博客主要是講解一下該代碼運行環境的如何搭建,采用 conda 配置。 首先看 ...
2019-02-26 12:02 6 1020 推薦指數:
這個是平時在實驗室講reinforcement learning 的時候用到PPT, 交期末作業、匯報都是一直用的這個,覺得比較不錯,保存一下,也為分享,最早該PPT源於師弟匯報所做。 ...
最近在調網絡結構的參數,其實就是漫無目的的亂改。但是運氣不佳,沒有得到自己想要的准確率。於是,硬着頭皮,去了解一下別人選擇參數的一些依據。正如這篇論文的標題: Delving Deep into Rectifiers,或許只有這樣才能對選擇參數的原則有一個基本認識吧! Background ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! 論文筆記:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26754280 Arxiv:https://arxiv.org/ ...
(缺少一些公式的圖或者效果圖,評論區有驚喜) (個人學習這篇論文時進行的翻譯【谷歌翻譯,你懂的】,如有侵權等,請告知) Multiagent Bidirectionally-Coordinated Nets Emergence of Human-level Coordination ...
的Value-based和Policy-base方法,詳細介紹下RL的基本概念和Value-based DQN,Pol ...
Deep Q Learning 使用gym的CartPole作為環境,使用QDN解決離散動作空間的問題。 一、導入需要的包和定義超參數 二、DQN構造函數 1、初始化經驗重放buffer; 2、設置問題的狀態空間維度,動作空間維度; 3、設置e-greedy ...
在該文章的兩大創新點:一個是PReLU,一個是權值初始化的方法。下面我們分別一一來看。 PReLU(paramter ReLU) 所謂的PRelu,即在 ReLU激活函數的基礎上 ...
簡介 DQN——Deep Q-learning。在上一篇博客DQN(Deep Q-learning)入門教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird 中,我們使用Q-Table來儲存state與action之間的q值,那么這樣有什么不足呢?我們可以將問題的稍微復雜化一點 ...