深度强化学习(DeepRL)探索博客

注：假设已经懂了简单神经网络1. 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利...

强化学习前世今生如今机器学习发展的如此迅猛，各类算法层出不群，特别是深度神经网络的发展，为非常经典的强化学习带来了新的思路，虽然强化学习一直在发展中，但在2013年这个关键点，DeepMind大神David Sliver使用了神经网络逼近函数值后，开始了新的方向，又一发不可收拾的证明了确定性策略等，纵观近四年的ICML,NPIS等会议论文，都有涉猎。因此本文在参考已有论文，博客

分批次读取csv文件，如图：源代码：import tensorflow as tfimport numpy as npdef readMyFileFormat(fileNameQueue): reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(fileNameQueue) record_defa

Tensorflow数据读取有三种方式：Preloaded data: 预加载数据Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。Reading from file: 从文件中直接读取这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以

转载链接：http://nooverfit.com/wp/tensorflow%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%85%85%E5%88%86%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%89%80%E6%9C%89cpu%E6%A0%B8%E6%95%B0%EF%BC%8C%E6%8F%90%E9%AB%98tensorflow%E7%9A%84cpu%E4%BD%BF%E7%94%A8%

本文简要介绍了提升神经网络性能的方法，如检查过拟合、调参、算法集成、数据增强。神经网络是一种在很多用例中能够提供最优准确率的机器学习算法。但是，很多时候我们构建的神经网络的准确率可能无法令人满意，或者无法让我们在数据科学竞赛中拿到领先名次。所以，我们总是在寻求更好的方式来改善模型的性能。有很多技术可以帮助我们达到这个目标。本文将介绍这些技术，帮助大家构建更准确的神经网络。检查过拟合保证神经网络在测...