强化学习之路——清华博士后解读83篇文献,万字长文总结
2020年2月27日 - 网易
第一,免模型的方法相对简单直观,开源实现丰富,比较容易上手,从而吸引了更多的学者进行研究,有更大可能做出突破性的工作,如DQN和AlphaGo系列。第二,当前RL的发展还处于初级阶段,学界的研究重点还是集中在环境是确定的、静态的,状态主要是离散的、静态的、完全可观察的,反馈也是确定的问题(如Atari游戏)上...
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AI产品经理必修课:机器学习算法
2019年10月24日 - 网易
用第三步数据预处理中准备好的测试集对模型进行测试。6.调参参数可以分为两类,一类是需要在训练(学习)之前手动设置的参数,即超参数(hypeparameter),另外一类是通常不需要手动设置、在训练过程中可以被自动调整的参数(parameter)。调参通常需要依赖经验和灵感来探寻其最优值,本质上更接近艺术而非科学,是考察算法...
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深度强化学习从入门到大师:以Doom为例一文带你读懂深度Q学习(第三...
2019年1月14日 - 雷锋网
强化学习:通往基于情感的行为系统如何用Keras来构建LSTM模型,并且调参高级DQNs:利用深度强化学习玩吃豆人游戏用于深度强化学习的结构化控制网络(ICML论文讲解)雷峰网原创文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知。
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一文看懂JeffDean等提出的ENAS到底好在哪?
2018年4月6日 - 百家号
前面推荐的博客使用的是增强学习中的Policygradient算法，包括后面提到的ENAS论文也是使用这个算法，而在Google的其他论文中有介绍使用Evolutionalgorithm和DQN的，AlphaZero在超参调优中使用的是贝叶斯优化，而Deepmind最新的调参论文介绍了类似PSO的群体优化算法。大家需要理解这些算法从本质上没有区...
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深度强化学习从入门到大师:简介篇(第一部分)
2019年1月9日 - 网易
等你来译:强化学习:通往基于情感的行为系统如何用Keras来构建LSTM模型,并且调参高级DQNs:利用深度强化学习玩吃豆人游戏用于深度强化学习的结构化控制网络(ICML论文讲解)
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