原文:Combining STDP and binary networks for reinforcement learning from images and sparse rewards

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 Neural Networks Abstract 脈沖神經網絡 SNN 旨在復制生物大腦的能源效率 學習速度和時間處理。然而,此類網絡的准確性和學習速度仍落后於基於傳統神經模型的強化學習 RL 模型。這項工作將預訓練的二值卷積神經網絡與通過獎勵調節的STDP在線訓練的SNN相結合,以利用兩種模型的優勢。脈沖網絡是其先前版本的擴展,在架構和 ...

2021-09-18 19:31 0 100 推薦指數:

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Reinforcement Learning

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Wed Aug 22 00:34:00 CST 2018 0 7245
Noise2Void - Learning Denoising from Single Noisy Images

1. 摘要 Noise2Noise (N2N) 可以利用一對獨立的噪聲圖片來訓練去噪模型,在這里,作者更進一步提出了一個策略 Noise2Void (N2V) ,只利用噪聲圖像即可。 ...

Tue Apr 21 19:04:00 CST 2020 0 727
Learning from delayed reward (Q-Learning的提出) (Watkins博士畢業論文)(建立了現在的reinforcement Learning模型)

最近在在學習強化學習方面的東西, 對於現有的很多文章中關於強化學習的知識很是不理解,很多都是一個公式套一個公式,也沒有什么太多的解釋,感覺像是在看天書一般,經過了較長時間的掙扎最后決定從一些基礎的東西開始入手,於是便有了這篇論文的發現。 Learning from Delayed ...

Sat Jan 12 04:47:00 CST 2019 0 905
A Distributional Perspective on Reinforcement Learning

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! arXiv:1707.06887v1 [cs.LG] 21 Jul 2017 In International Conference on Machine Learning (2017). Abstract ...

Fri Jul 10 21:57:00 CST 2020 1 880
 
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