ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法     ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Approach for Deep Quantization of Neural Networks 量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在.目前解决的方法有如CLIP-Q中的贝叶斯优化器,确定位宽.另一个问题是量化值的选取,在LQ-Net中采取了交替训练的方式. 如果将量化…

强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 数学符号说明 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字.冯·诺依曼给这方法起了这个名字,增加其神秘性. 蒙特卡洛方法是一个计算方法,被广泛…

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee…

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC…

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读 方式一 点击阅读原文即可下载 方式二 返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景…

人工深度学习和神经网络已经为机器翻译带来了突破性的进展,强化学习也已经在游戏等领域取得了里程碑突破.中山大学数据科学与计算机学院和微软研究院的一项研究探索了强化学习在神经机器翻译领域的应用,相关论文已被 EMNLP 2018 接收,相关代码和数据集也已开源. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1808.08866 开源项目:https://github.com/apeterswu/RL4NMT 神经机器翻译(NMT)[Bahdanau et al., 2015; Hassan…

强化学习 课程:Q-Learning强化学习(李宏毅).深度强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI Agent的机器学习算法,其通过试错来学习.如上图所示,大脑代表AI Agent并在环境中活动.当每次行动过后,Agent接收到环境反馈.反馈包括回报Reward和环境的下个状态State,回报由模型设计者定义.如果类比人类学习自行车,可以将车从起始点到当前位置的距离定义为回报. 分类: 1)基于价值Value的强化学习算法 - Q-learning 基本思想:根据当前的状态,…

摘要:第五代无线通信(5G)支持大幅增加流量和数据速率,并提高语音呼叫的可靠性.在5G无线网络中共同优化波束成形,功率控制和干扰协调以增强最终用户的通信性能是一项重大挑战.在本文中,我们制定波束形成,功率控制和干扰协调的联合设计,以最大化信号干扰加噪声比(SINR),并使用深度强化学习解决非凸问题.通过利用深度Q学习的贪婪性质来估计行动的未来收益,我们提出了一种用于6 GHz以下频段的语音承载和毫米波(mmWave)频段的数据承载的算法.该算法利用来自连接用户的报告SINR,基站的发射功率以及所…

论文为Google Brain在16年推出的使用强化学习的Neural Architecture Search方法,该方法能够针对数据集搜索构建特定的网络,但需要800卡训练一个月时间.虽然论文的思路有很多改进的地方,但该论文为AutoML的经典之作,为后面很多的研究提供了思路,属于里程碑式的论文,十分值得认真研读,后面读者会持续更新AutoML的论文,有兴趣的可以持续关注   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:Neural Architecture Search with Reinfor…

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…