深度强化学习-DDPG算法原理与代码引言1 DDPG算法简介2 DDPG算法原理2.1 经验回放2.2 目标网络2.2.1 算法更新过程2.2.2 目标网络的更新2.2.3 引入目标网络的目的2.3 噪声探索3 DDPG算法伪代码 4 代码实现5 实验结果6 结论引言Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门
前一段时间使用caffe在cifar10数据集上训练全卷积网络（前面的论文阅读的博客中有提到），为了方便调参需要很直观地看到训练过程中loss下降情况以及test accuracy情况，这就需要将训练过程中loss情况通过曲线形式进行绘制。caffe没有像tenserflow一样提供可以直接掉用的接口只是提供了各种工具可供用户绘制曲线使用，下面简单介绍下如何使用caffe自带的工具绘制训练过程中l
1. L1 loss：公式和求导公式：（带绝对值求导时，先去掉绝对值符号，再分情况求导） &n
课程内容深度学习（Deep Learning）的简介强化学习（Reinforcement Learning）的简介深度强化学习深度学习适用环境：无结构环境（unstructured environment）优点：采用端到端（end to end）的学习方式无需人为定义特征自适应性（优化正确的特征），可以找到解决特定问题的正确特征强化学习对智能体与环境之间的交互进行建模 ，基础的强化学习是使得奖励最
如果我们只求出其中前有限项，比如 100,000 项之和 (要精确地求出级数的和，无需求 100000项，几十项往往就能得出满意的精度。这里主要是为了演示循环运算向量化的优越性。),则可以采用下面的常规语句进行计算>> tic, s=0;for i=1:100000, s=s+(1/2^i+1/3^i); end, s,tocs =1.5000elapsed_time =1.9700如
上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"),AdaDelta (type: "AdaDelta"),Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"),Adam (type: "Adam"),Nesterov’s Accelerated Gradient (type: "Nester
深度强化学习-Double DQN算法原理与代码引言1 DDQN算法简介2 DDQN算法原理3 DDQN算法伪代码4 仿真验证引言Double Deep Q Network(DDQN)是对DQN算法的改进，有效提升了算法的性能，本文就带领大家了解一下 1 DDQN算法简介Q-learning算法采用来更新动作价值，这样会导致“最大化偏差"(maximization bias)，使得估计的
转载
2024-04-03 12:46:40
336阅读
深度强化学习是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社区许多显着成就的基石，它在棋盘、视频游戏、自动驾驶、机器人硬件设计等领域击败了人类冠军。深度强化学习利用深度神经网络的学习能力，可以解决对于经典强化学习（RL）技术来说过于复杂的问题。深度强化学习比机器学习的其他分支要复杂得多。在这篇文章中，我们将尝试在不涉及技术细节的情况下，揭开它的神秘面纱。状态、奖励和行动每个强化学习问题的核心都是代理和环
一、前言平滑曲线是所有涉及到曲线图的项目中，绕不开的一个话题，尽管很多人爱看折线图，但是很多时候来个平滑曲线图，会更加赏心悦目，这就好比现在的手机app移动客户端上，从最初的四方四正到现在的平滑圆角大行其道，甚至连小米的LOGO都从方形稍微调整成丝滑的圆角，设计师还收了个几百万。曲线从弯来弯去的折线向平滑丝滑曲线转变是个趋势，所以这也是我一直纳闷的一个问题就是，为何现在众多的曲线图表控件，不仅限于
如何解决稀疏奖励下的强化学习？强化学习（Reinforcement Learning，RL）是实现强人工智能的方法之一，在智能体（Agent）与环境的交互过程中，通过学习策略（Policy）以最大化回报或实现特定的目标。在实际应用场景中，RL 面临一个重要的问题：agent 无法得到足够多的、有效的奖励（Reward），或者说 agent 得到的是稀疏奖励（Sparse Reward），进而导致
转载
2024-09-11 20:09:43
540阅读
caffe总结（六）0、梯度下降1、Stochastic gradient descent（SGD)2、AdaDelta3、AdaGrad4、RMSprop5、Adam6、NAG7、好的优化方式推荐 到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：① Stochastic Gradient Descent (type: “SGD”), ② AdaDelta (type: “AdaDelta”),
目录
训练集loss不下降
验证集loss不下降
测试集loss不下降
实践总结
loss不下降，分多种情况：训练集不下降，验证集不下降，本文结合其它博客，做个小的总结：
首先看看不同情况：train loss与test loss结果分析
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;
t
转载
2024-07-29 17:42:40
315阅读
强化学习入门（一）写在前面的话强化学习是什么？强化学习方法分类是否理解环境概率与价值回合与单步在线与离线 写在前面的话个人学习笔记，仅供参考。强化学习是什么？强化学习： 1、机器学习的子类 2、从错误中学习，更新行为准则方法：打分（从分数中做决定，拿高分，避免低分，分数导向性）分数导向性：类似于监督学习的标签，只是强化学习的数据没有标签。通过价值选行为：Q Learning/Sarsa/Deep
第一种方法：重定向训练日志文件 我们在训练的时候会用到caffe/buile/tools/caffe 这个里面的train这个选项。在输入之后，正常会显示训练日志的详细信息。想要画出这里面显示的loss和accuracy图，就可以把这些输出的日志内容重定向到一个文件内，然后利用shell命令检索出其中的loss和accuracy值，再将其画出就行了。 这里需要注意的是，重定向的方式是在命令的后面
转载
2024-05-31 02:09:52
578阅读
一．强化学习的概念1. 基础介绍强化学习模型根据输入学习一系列动作（action），而不同的动作会逐渐累计起来，在某些时候就会得到一些奖赏（reward）。执行某个动作并不能立即获得这个最终奖赏，只能得到一个当前反馈。机器要做的是通过在环境中不断尝试而学得一个策略（policy）。举一个相关实例：通常强化学习在游戏领域应用较多，输入就是当前的状态（如前后左右哪里有敌人，自身的技能CD值，
Original url:Loss曲线震荡:分析原因: 1:训练的batch_size太小1. 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大，内存不够。但盲目减少会导致无法收敛，batch_size=1时为在线学习。2. batch的选择，首先决定的是下降方向，如果数
转载
2024-03-14 15:03:31
287阅读
https://www.toutiao.com/a6652493457161978376/2019-01-31 11:12:13深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。简介 深度强化学习的框架深度学习具有较强的感知能力，但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力，对感知问题束...
转载
2019-02-04 11:18:35
440阅读
value-based，价值学习：DQN。构建一个神经网络，输入是state，有多个输出对应采取每个action到最后所能获得的累加奖励Q-value。一开始这个网络估计出来的Q-value很差，我们使用TD算法，让 \[ target = r(a_t|s_t) + \lambda Q(s_{t+1 ...
转载
2021-07-14 16:08:00
464阅读
2评论
深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
转载
2022-07-29 09:09:25
1448阅读
Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线 为什么要绘制loss和accuracy曲线？在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态，以便更好的优化网络的训练。本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时，利用caffe自带的工具包来绘制曲线。caffe中自带小工具： caffe-master/tools/extra/parse_log.sh，
转载
2023-12-14 21:39:56
548阅读
