一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算…

一文读懂对抗生成学习(Generative Adversarial Nets)[GAN] 0x00 推荐论文 https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 0x01什么是gan Generative model G用来生成样本 Discriminative model D用来区别G生成样本的真假 G努力的方向是生成出以假乱真的样本,让D认为这样本是人类给的而不是G创造的,D则相反. 一个更加形象的比喻 小时候老师让试卷上家长签字,以确保家长看过我那卑微的成绩.于是乎我尽…

2015年,DeepMind团队在Nature杂志上发表了一篇文章名为"Human-level control through deep reinforcement learning"的论文,在这篇论文中,他们提出了DQN算法的改进版本,他们将改进的算法应用到49种不同的Atari 2600游戏中,并且其中的一半实现了超过人类玩家的性能.现在,深度强化学习已经成为了人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域最前沿的研究方向,在各个应用领域也是备受推崇,如同…

深度强化学习 基本概念 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个重要的分支,主要用来解决连续决策的问题.强化学习可以在复杂的.不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标. 深度学习 深度学习(Deep Learning)也是机器学习的一个重要分支,也就是多层神经网络,通过多层的非线性函数实现对数据分布及函数模型的拟合.(从统计学角度来看,就是在预测数据分布,从数据中学习到一个模型,然后通过这个模型去预测新的数据) 深度强化学习 深度强化学习(Deep Re…

目录: 1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4. 无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5. 实战强化学习算法 Q-learning 算法 Monte Carlo Policy Gradient 算法 Actor Critic 算法 6. 深度强化学习算法 Deep Q-Networks(DQN) Deep De…

本文引用了“蔷薇Nina”的“Nginx 相关介绍(Nginx是什么?能干嘛?)”一文部分内容,感谢作者的无私分享. 1.引言   Nginx(及其衍生产品)是目前被大量使用的服务端反向代理和负载均衡方案,从某种意义上来讲,Nginx几乎是低成本.高负载Web服务端代名词. 如此深入人心的Nginx,很多人也想当然的认为,在IM或消息推送等场景下是否也能使用Nginx来解决负载均衡问题? 另外,即时通讯网的论坛和QQ群里也经常有人问起,Nginx是否能支持TCP.UDP.WebSocket的负载…

一文读懂AI简史:当年各国烧钱许下的愿,有些至今仍未实现 导读:近日,马云.马化腾.李彦宏等互联网大佬纷纷亮相2018世界人工智能大会,并登台演讲.关于人工智能的现状与未来,他们提出了各自的观点,也引发网友热议.有人认为大佬们的分享干货满满,也有人有不同观点,认为我们并没有真正搞懂人工智能,更无法预测未来. 如果回溯历史,你会发现,人工智能一直是国内外计算机.互联网大佬们喜欢的话题.他们的观点和预言,有些已成为今天的生活常态,有些却依然没有实现.本文就带你回顾人工智能发展过程中重要的历史阶段,以…

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…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他…

回顾前文: 一文学会MySQL的explain工具 一文读懂MySQL的索引结构及查询优化 (同时再次强调,这几篇关于MySQL的探究都是基于5.7版本,相关总结与结论不一定适用于其他版本) 就软件开发而言,既要保证数据读写的效率,还要保证并发读写数据的可靠性.正确性.因此,除了要对MySQL的索引结构及查询优化有所了解外,还需要对MySQL的事务隔离级别及MVCC机制有所认知. MySQL官方文档中的词汇表(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/glo…