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…

Policy-Based methods 在上篇文章中介绍的Deep Q-Learning算法属于基于价值(Value-Based)的方法,即估计最优的action-value function $q_*(s,a)$,再从$q_*(s,a)$中导出最优的策略$\pi_*$(e.g., $\epsilon$-greedy).但是有没有方法能不经过中间过程,直接对最优策略进行估计呢?这样做又有什么好处呢?该部分要介绍的就是这类方法,即基于策略(Policy-Based)的方法.下面先介绍一下这类方法…

1.训练环境如何正确编写 强化学习里的 env.reset() env.step() 就是训练环境.其编写流程如下: 1.1 初始阶段: 先写一个简化版的训练环境.把任务难度降到最低,确保一定能正常训练.记录正常训练的智能体的分数,与随机动作.传统算法得到的分数做比较. DRL算法的分数应该明显高于随机动作(随机执行动作).DRL算法不应该低于传统算法的分数.如果没有传统算法,那么也需要自己写一个局部最优的算法 评估策略的性能: 大部分情况下,可以直接是对Reward Function 给出的r…

总结回顾一下近期学习的RL算法,并给部分实现算法整理了流程图.贴了代码. 1. value-based 基于价值的算法 基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分.对于已经训练好的模型,agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可:对于正在训练的模型,我们通常将目标值(真实行动带来的反馈)和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数. 通常使用两种价值函数: 状态价值函数 V(s),策略为 π 的状态-值函数,即状态s下预计累计回报…

前段时间项目要做域名收敛,糊里糊涂的完成了,好多原理不清晰,现在整理搜集下知识点. 域名收敛的目的是什么?简单来说就是域名解析慢.那为什么解析慢?且听下文慢慢道来. 什么是DNS? DNS( Domain Name System)是“域名系统”的英文缩写,是一种组织成域层次结构的计算机和网络服务命名系统,它用于TCP/IP网络,它所提供的服务是用来将主机名和域名转换为IP地址的工作. DNS就是这样的一位“翻译官”,它的基本工作原理可用下图来表示. DNS域名称 域名系统作为一个层次结构和分布式…

/*4.非Animal呢?为何不写个万用类 * 类Object是JAVA里多有类的源头/父类*/ import java.util.*; class Animalb{ String name; void eat(){ System.out.println("动物在吃东西啦"); } } class Doga extends Animalb{} class Cata extends Animalb{} public class FourFei { public static void m…

一.引言: 在一次和同事的讨论中遇到一个这样的问题:有一个hadoop集群,在hbase的put数据出现瓶颈,他们想要把datanode上的磁盘做成RAID 0(比如10块磁盘做成一个RAID 0),我当时就说这样的做法不太好,但是没有给出充足的理由不好反驳,只是说官方建议每块磁盘做成单独的RAID 0.今天有机会看到<Hadoop 指南>上正好有一块写到hadoop使用RAID的问题. 二.为何不使用RAID? 尽管建议采用RAID(Redundant Array of Independen…

标签(空格分隔): 机器学习 (最近被一波波的笔试+面试淹没了,但是在有两次面试时被问到了同一个问题:K-Means算法的收敛性.在网上查阅了很多资料,并没有看到很清晰的解释,所以希望可以从K-Means与EM算法的关系,以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹,下次不要再掉坑啊..) EM算法的收敛性 1.通过极大似然估计建立目标函数: \(l(\theta) = \sum_{i=1}^{m}log\ p(x;\theta) = \sum_{i=1}^{m}log\sum_{z}p(x,z;…

何谓静态时序分析(Static Timing Analysis,简称STA)? 它可以简单的定义为:设计者提出一些特定的时序要求(或者说是添加特定的时序约束),套用特定的时序模型,针对特定的电路进行分析.分析的最终结果当然是要求系统时序满足设计者提出的要求. 下面举一个最简单的例子来说明时序分析的基本概念.假设信号需要从输入到输出在FPGA内部经过一些逻辑延时和路径延时.我们的系统要求这个信号在FPGA内部的延时不能超过15ns,而开发工具在执行过程中找到了如图4.1所示的一些可能的布局布线方式…

三种收敛.中心极限定理.大数定理.delta方法…