在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna. 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论文. 1. 基于模型的强化学习简介 基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的,它们从价值函数,策略函数中直接去学习,不用学习环境的状态转化概率模型,即在状态$s$下采…

基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之…

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco…

0.1.2 一切设计的起点:CPU的架构 由于CPU的内部是有一些微指令组成的,所以我们所使用的软件都是要经过CPU内部的微指令集来达成才行.那这些指令集的设计主要又被分为两种设计理念,这是目前世界上常见到的两种主要CPU架构,分贝是:精简指令集(RISC)与复杂指令集(CISC). 精简指令集(Reduced Instruction Set Computer,RISC): 这种CPU的设计中,微指令集较为精简,每个指令的运行时间都很短,完成的动作也很单纯,指令的执行效能较佳,但是若做复杂的事情…

以前我常说,公司用什么技术我就学什么.可是对于java,我曾经一度以为“学java是不可能的,这辈子不可能学java的.”结果,一遇到公司转java,我就不得不跑路了,于是乎,回头一看N家公司交过社保,连我自己都有点惊讶,居然有这么多家公司了.对于java的梗,这是有历史缘由的,大二的时候同一大波人去蓝杰参加java培训,当时一个空心的菱形怎么也写不出来,我写来写去就是一个实心的砖头,结果培训老师实在看不下去了,就说:“唉!你不适合搞java”,我看了下一同前去的几个同学一下子就都写出来了,搞得…

之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式,这一节我们换新的思路来看特征交互.DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈,DCN在ResNet上进一步创新,为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码…

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息,而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM,AFM更进了一步.在看两个model前建议对DeepFM, Deep&Cross, AFM,NFM都有简单了解,不熟悉的可以看下文章最后其他model的博客链接. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码 https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构 看xDeepFM的名字和De…

深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩.微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平.百度在中文语音识别上取得了97%的准确率,已经超过了人类的识别能力. 随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展,自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力.最近谷歌发布了基于深度学习的机器翻译(GNMT),和基于短语的机器翻译相比,错误率降低了55%-85%以上,从而又引发…

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期 0x00 摘要 0x01 Worker 是什么 1.1 角色 1.2 职责 1.3 组网机制 1.3.1 通信环 1.3.2 弹性构建 1.3.2.1 Driver 监控 1.3.2.2 Driver 重新构建 0x02 总体生命流程 0x03 配置过程 0x04 启动过程 4.1 总…