Reinforcement Learning_By David Silver笔记八: Integrating Learning and Planning

最新推荐文章于 2022-06-18 17:35:00 发布
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博客提及了学习与规划的整合，在信息技术领域，学习与规划的有效结合有助于提升项目推进效率和成果质量，能更好地应对技术发展和业务需求。

Integrating Learning and Planning

reinforcement learning，增强学习：Integrating Learning and Planning
mmc2015的专栏
12-04 2481
好长时间没跟新了，这期间有好多事情（华为、微博、算法课），现在把最后几节课拾起来。 上节课内容和本节课内容 1）Model-Free和Model-Based的区别： Model-Free RL： No model Learn value function (and/or policy) from experience Model-Based RL
多模态知识图谱
wang2008start的专栏
11-20 5644
大致方向 多模态知识图谱 MMKG: Multi-Modal Knowledge Graphs 链接 多模态知识图谱用于实体消岐 Zeroshot Multimodal Named Entity Disambiguation for Noisy Social Media Posts 链接 多模态知识图谱用于推荐系统 Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems 2020CIKM 链接 主要方法 各模态单独进行训练后将结果进行融合 缺点：源头
HBaseCon2018——笔记
wang2008start的专栏
08-20 288
HBase 在阿里   将数据分热、温、冷三种不同的层级，底层采用AEP、SSD、HDD三种不同硬件。     HBase 一致性内存 目前的逻辑是 put 保存到 region 的memory，同时写到WALs， 是从数据写到WALs，当达到存储大小时 flush 到HDFS，当crach时 重放WAL 在 region 层面的副本，在其他的regionserver 上...
NEU(Fst Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation)
weixin_30276935的博客
05-15 281
NEU(Fst Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation) NEU(Fst Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation) NEU：通过对高阶相似性的近似，加...
Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation——paper 笔记
wang2008start的专栏
07-27 803
这篇文章将网络表示学习抽象成一个通用框架，将已有的解决文章解决方法嵌套在这个框架上，以表明框架理论适用性，另外，更高阶的关系矩阵的构建，可以提升网络表示的效果，最后提出了怎样迭代高效的更新网络表示。 邻接矩阵和 Laplacian 矩阵都刻画的是一阶信息，对本地节点间的关系建模。通过随机游走，通过 k 步从 i 节点到达 j 节点，我们可以构造 K 阶信息。得到K阶转移概率矩阵。 NRL的两步...
Reinforcement Learning_By David Silver笔记七: Policy Gradient Methods
wang2008start的专栏
12-11 484
Policy Gradient Methods
Reinforcement Learning_By David Silver笔记九: Exploration and Exploitation
wang2008start的专栏
12-11 398
Exploration and Exploitation
Reinforcement Learning_By David Silver笔记六: Value Function Approximation
wang2008start的专栏
12-11 351
Value Function Approximation
论文笔记：Hierarchical Deep Reinforcement Learning:Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic
qq_40206371的博客
06-18 1744
2016 nips 根据上面，有如下的Q-value function使用神经网络Q1,Q2来近似Q1*和Q2*，记他们的损失函数分别为,将Q1和Q2的transition 分别记录到经验回放D1和D2中记第i次训练迭代（epoch）的参数为。 比较了论文的方法（由于这边只有六个状态，所以没有用DQN，直接Q-table）和Q-learning。这里ε会在50,000步内慢慢从1降低到0.1.学习率为2.5*10^{-4} 从3a可以发现论文方法的有效性；从3b可以发现，随着training的进行，到达
Reinforcement_Learning_Tutorials_in_Chinese:强化学习，中文教程
05-14
Reinforcement_Learning_Tutorials_in_Chinese 强化学习中文教程 这个GitHub Repo是我个人在学习强化学习过程中所做的笔记。 如果发现任何错误或者有任何的建议，欢迎issue或者联系我： 或者 索引 1. 强化学习基础...
reinforcement_learning_specialisation_notes:强化学习专家的笔记
03-19
强化学习笔记简介 我的来自Coursera和艾伯塔大学的。 它们都包含漂亮的$ \ LaTeX $公式。 如果在上方看到$\LaTeX$而不是格式精美的文字，则建议使用。 我从课程1的第一周顶部列出的资料中自由地提取了文本和公式。 ...
Deep_reinforcement_learning_Course：免费课程使用Tensorflow和PyTorch进行深度强化学习的实现
02-05
:video_camera: [文章：Q-Learning，让我们创建一个自主的出租车 :oncoming_taxi: （第2/2部分）] :calendar: 星期五 :calendar: :video_camera: [视频：Q-Learning，让我们创建一个自主的出租车 :oncoming_taxi: ...
neural_architecture_search_with_reinforcement_learning_appendix_a:附录A（具有增强学习功能的神经体系结构搜索）的实施
04-30
cd neural_architecture_search_with_reinforcement_learning_appendix_a git submodule init git submodule update 怎么跑 python main.py -p ./ -g 0 有关我的实施的详细信息 除某些部分外，所有超参数和网络体系...
annotated_deep_learning_paper_implementations::brain: 深度学习论文的实现教程，附有并排注释； 包括转换器（原始、xl、开关、反馈、vit）、优化器（adam、radam、adabelief）、gans（dcgan、cyclegan、stylegan2）、强化学习（ppo、dqn）、capsnet、蒸馏等
08-03
将它们呈现为并排格式的笔记。 我们相信这些将帮助您更好地理解这些算法。 我们几乎每周都在积极维护这个 repo 并添加新的实现。 更新。 模块 :sparkles: GLU 变体 kNN-LM：通过记忆进行泛化 反馈变压器 开关...
生成对抗网络GAN损失函数Loss的计算
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wang2008start的专栏
07-31 3万+
损失函数的计算辨别器对假数据的损失原理相同，最终达到的目标是对于所有的真实图片，输出为1；对于所有的假图片，输出为0。 生成器的目标是愚弄辨别器蒙混过关，需要达到的目标是对于生成的图片，输出为1.`d_loss_real = tf.reduce_mean( tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=d_log
tensorflow各版本间踩过的坑
wang2008start的专栏
05-10 2万+
问题一：TypeError: Expected int32, got list containing Tensors of type ‘_Message’ instead.tensorflow 函数tf.cocat([fw,bw],2)出错:Expected int32, got list containing Tensors of type ‘_Message’ inst 查看原因是11版本的函
GPU版Tensorflow安装 centos7 64位
wang2008start的专栏
05-07 7468
cuda安装1.uname -m && cat /etc/*release 2.gcc -version 3.wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-7.0-28.x86_64.rpm ( RPM是RedhatPackageManager的缩写，是由Re
nvidia-smi GPU驱动安装后使用率很高
wang2008start的专栏
08-02 4868
新安装了nvidia tesla M40的驱动，完全按照官网文章安装，安装完成后使用nvidia-smi，发现gpu使用率很高， 网上找了资料，重启后也不行，还是很高，最后终于找到了解决方法： 需要把驱动模式设置为常驻内存才可以， 设置命令：nvidia-smi -pm 1 设置完后再用nvidia-smi看下，本人实验已正常，happy~~~
斯坦福大学CS231课程笔记1
wang2008start的专栏
10-13 3362
从线性回归到神经网络 Mini-batchSGD 正向传播计算loss反向传播计算梯度，根据梯度更新参数 图的拓扑排序正向和反向 BatchNormalization 批量正则化 优势：提升梯度流向，可是使用更大的学习率；减少对初始化的依赖；由正则化的作用，减少dropout的使用 激活函数 数据预处理 学习率 loss不下降，学习率太小 loss爆炸，学习率太大，出现Nan时，
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