關於元學習,網上的很多教程不太說人話,大多是根據李宏毅教授的課進行的一個拓展,並沒有去詳細的講解一些步驟性的問題; 關於原理或者說概要比較好的博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/108503451 https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
雙層優化問題:統一GAN,演員 評論員與元學習方法 Bilevel Optimization Problem unifies GAN, Actor Critic, and Meta Learning Methods 作者:凱魯嘎吉 博客園http: www.cnblogs.com kailugaji 之前寫過深度學習典型代表 生成對抗網絡,寫過強化學習典型代表 演員 評論員算法,寫過元學習典型代表 ...
2021-10-21 13:15 2 3992 推薦指數:
關於元學習,網上的很多教程不太說人話,大多是根據李宏毅教授的課進行的一個拓展,並沒有去詳細的講解一些步驟性的問題; 關於原理或者說概要比較好的博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/108503451 https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
在強化學習(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我們講到了基於策略(Policy Based)的強化學習方法的基本思路,並討論了蒙特卡羅策略梯度reinforce算法。但是由於該算法需要完整的狀態序列,同時單獨對策略函數進行迭代更新,不太容易收斂。 在本篇 ...
Policy-Based methods 在上篇文章中介紹的Deep Q-Learning算法屬於基於價值(Value-Based)的方法,即估計最優的action-value function $q_*(s,a)$,再從$q_*(s,a)$中導出最優的策略$\pi_*$(e.g. ...
RL算法已在一系列具有挑戰性的決策和控制任務中得到證明。但是,這些方法通常面臨兩個主要挑戰:極高的樣本 ...
Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good starting point for you to start reading ...
representative meta- learning methods for few-shot image classif ...
矩陣分解(MF)是最流行的產品推薦技術之一,但眾所周知,它存在嚴重的冷啟動問題。項目冷啟動問題在Tweet推薦等設置中尤其嚴重,因為新項目會不斷到達。本文提出了一種元學習策略來解決新項目連續到達時項目冷啟動的問題。我們提出了兩種深度神經網絡架構來實現我們的元學習策略。第一種結構學習一個線性分類器 ...
目錄 Policy-based框架的缺點 Valued-based框架的缺點 Actor-Critic結合 算法流程 向Policy Gradient中加入baseline Q網絡和V網絡的定義 A2C (Advantage Actor-Critic ...