原文: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)

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:

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學習Meta-learning與MAML

關於學習,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 ...

Fri Oct 23 01:16:00 CST 2020 0 463
強化學習(十四) Actor-Critic

    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 ...

Wed Jan 16 01:46:00 CST 2019 68 25185
學習 Meta-Learning Perspective on Cold-Start Recommendations for Items>論文解讀

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學習策略。第一種結構學習一個線性分類器 ...

Sun Mar 22 00:57:00 CST 2020 0 838
強化學習原理源碼解讀003:Actor-Critic和A2C

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 ...

Fri Oct 02 01:30:00 CST 2020 0 1032
 
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