实战深度强化学习DQN-理论和实践

1、Q-learning回顾

Q-learning 的 算法过程如下图所示：

在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作A可以获得的未来收益的折现和。我们不断的迭代我们的Q值表使其最终收敛，然后根据Q值表我们就可以...

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技术小能手

2018-07-30

1512浏览量

OpenAI最新发现：在参数空间增加噪声，易于实现，并能轻松加快学习速度

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按：OpenAI最新发现表明，通过在网络的参数空间中加入噪声，可以获得远优于在网络的行为空间中增加噪声的表现。此外，他们发布了一系列基准代码，覆盖多个网络。

雷锋网 AI科技评论编译如下：

OpenAI实验室最新发现：频繁地给增强学习算法中的参数增加自适应噪声...

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云栖大讲堂

2017-08-01

865浏览量

实战深度强化学习DQN-理论和实践

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。

1、Q-learning回顾

Q-learning 的 算法过程如下图所示：

在Q-learning中，我们维护一张Q值表，表的维数为：状态数S * 动作数A，表中每个数代表在当前状态S下可以采用...

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一码平川MACHEL

2019-02-26

2145浏览量

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带你读《基于浏览器的深度学习 》之二：神经网络架构

点击查看第一章点击查看第三章

第2章

神经网络架构本章我们将介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构。深度学习旨在解决真实世界的各种任务。每种类型的应用经常需要在特定场景下选择合适的模型结构。卷积神经网络(CNN)架构擅长解决图像识别问题。因为卷积和池化操作的行为有点像图像过滤器应用于输入图片的不同...

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温柔的养猫人

2019-11-12

499浏览量

Language Understanding for TextGames using Deep Reinforcement

继上上周的机器阅读理解和上周的自动文摘分享之后，本周开始分享几篇Deep Reinforcement Learning在NLP中应用的paper。在网上看到过这样的言论，一些大牛认为深度增强学习是人工智能研究的未来，是真正的AI，还给出了一个这样的公式：DL+RL=AI。其实，增强学习一直都是机器...

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青衫无名

2017-08-01

779浏览量

论文笔记之：Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

Google DeepMind

Abstract

主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值。实际上，之前是不知道是否这样的过高估计是 common的，是否对性...

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wangxiaocvpr

2016-06-27

1199浏览量

邓侃：深度强化学习“深”在哪里？

当今世界，科技发展日新月异。即便是业界中人，往往也搞不清同行们的动态。所以，隔三差五需要有人梳理业界的动态。

“Deep ReinforcementLearning: An Overview” [1] 这篇论文的作者，梳理了深度学习与增强学习相融合的最新动态。

这是一篇苦心之作，

...

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知与谁同

2017-08-01

1764浏览量

深度神经进化大有可为？Uber详解如何用它优化强化学习 | 5篇论文

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

在深度学习领域，目前训练有很多层和数百万连接的深度神经网络(DNN)的常规方法，是随机梯度下降(SGD)。很多人认为，SGD有效计算梯度的能力至关重要。

然而，我们要发布5篇系列论文，支持一种正在兴起的认识：通过用进化算法来优化神经网络的神经进化(n...

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行者武松

2018-01-01

1049浏览量

【榜单】GitHub 最受欢迎深度学习应用项目 Top 16(持续更新)

Neural Style

Star：12122

Github 地址：https://github.com/jcjohnson/neural-style

这个项目是用 Torch 对 Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, 和 Matthias Bethge 等人的...

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知与谁同

2017-08-01

2695浏览量

干货 | 算法工程师入门第二期——穆黎森讲增强学习(二)

雷锋网(公众号：雷锋网)按：大牛讲堂算法工程师入门系列第二期-穆黎森讲增强学习(二)，上一讲内容主要涉及增强学习基本概念及Deep Q Learning的相关内容，本讲除了Deep Q Learning的相关拓展内容、DQN和近期的一些进展。

传送门：干货 | 算法工程师入门第二期——穆黎森讲增强...

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云栖大讲堂

2017-08-01

878浏览量

独家 | 使用Python的OpenAI Gym对Deep Q-Learning的实操介绍(附学习资源)

作者：ANKIT CHOUDHARY

翻译：张睿毅

校对：吴金笛

文章来源：微信公众号 数据派THU

本文4300字，建议阅读10+分钟。

本文作者通过实战介绍了Deep Q-Learning的概念。

导言

我一直对游戏着迷。在紧凑的时间线下执行一个动作似乎有无限的选择——这是一个令人兴奋的体验...

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初商

2019-08-25

1155浏览量

深度学习简明教程

深度学习简明教程

作为机器学习的一个分支，深度学习可以说是当下相当热门的一个话题。像Google、Microsoft、IBM这样的巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们的目标是为了开发能够学习越来越多复杂任务的神经网络。但是它是如何工作的呢？本文中我们一起来进行探讨。

你有收到过垃圾邮件...

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青衫无名

2017-08-01

957浏览量

机器学习玩转Flappy Bird全书：六大“流派”从原理到代码

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

被Flappy Bird虐过么？反击的号角吹响了

作为一个曾经风靡一时的游戏，《Flappy Bird》曾经虐过很多的人类玩家。

而过去一段时间以来，好多人类借助AI技术把这款游戏“玩坏了”。量子位粗略的数了一下，比较流行的有六大“门派”，特收录如...

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行者武松

2018-01-08

2560浏览量

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习(下)

时间差分学习与 Q 学习

具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么(它不知道T)，并且它不知道奖励会是什么(它不知道R)。它必须经历每一个状态和每一次转变并且至少知道一次奖励，并且如果要对转移概率进行合理的估计，就必须经历多次。

时间差分学习(...

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技术小能手

2018-07-10

1464浏览量

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习(下)

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。

时间差分学习与 Q 学习

具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么(它不知道T)，并且它不知道奖励会是什么(它不知道R)。它必须经历每一个状态和每...

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一码平川MACHEL

2019-02-14

1283浏览量

论文笔记之：Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning

Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning

ICML 2016 Best Paper

摘要：本文的贡献点主要是在 DQN 网络结构上，将卷积神经网络提出的特征，分为两路走，即：the state val...

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wangxiaocvpr

2016-10-02

928浏览量

干货 | 算法工程师入门第二期——穆黎森讲增强学习(一)

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本期地平线资深算法工程师、增强学习专家穆黎森将为大家带来增强学习简介(一)，本讲内容主要涉及增强学习基本概念及Deep Q Learning的相关内容。

传送门：干货 | 算法工程师入门第二期——穆黎森讲增强学习(二)

今天我很荣幸有机会在这里，跟大家分享增强学习(R...

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云栖大讲堂

2017-08-01

992浏览量

DQN三大改进(三)-Dueling Network

1、Dueling Network

什么是Dueling Deep Q Network呢？看下面的图片

上面是我们传统的DQN，下面是我们的Dueling DQN。在原始的DQN中，神经网络直接输出的是每种动作的 Q值, 而 Dueling DQN 每个动作的 Q值 是有下面的公式确定的：

它...

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技术小能手

2018-10-10

1181浏览量

ICML2016 TUTORIAL参会分享

本次ICML会议的tutorial安排在主会前一天。这次tutorial内容非常丰富，有微软亚研的hekaiming(已经跳去facebook)介绍深度残差网络，也有deepmind的david silver介绍强化学习，还有一系列优化相关的topic等等。笔者选取了深度残差网络，随机梯度，深度强...

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技术小能手

2017-06-28

1845浏览量

独家 | 一文读懂深度学习

Figure1. Deep learning导图

前言

深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics)，之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism)，第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(A...

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行者武松

2017-08-01

2131浏览量

Nature重磅：人工智能从0到1, 无师自通完爆阿法狗100-0 | 深度解析

Nature今天上线的这篇重磅论文，详细介绍了谷歌DeepMind团队最新的研究成果。人工智能的一项重要目标，是在没有任何先验知识的前提下，通过完全的自学，在极具挑战的领域，达到超人的境地。去年，阿法狗(AlphaGo)代表人工智能在围棋领域首次战胜了人类的世界冠军，但其棋艺的精进，是建立在计算机...

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技术小能手

2017-10-19

1367浏览量

环境也能强化学习，智能体要找不着北了，UCL汪军团队提出环境设计的新方法

雷锋网 AI 科技评论按：提到“强化学习”，大家都知道这是一种让智能体寻找优化策略、从而与环境互动获得奖励的半监督学习方法。但是在汪军教授看来，强化学习的应用领域不止如此。

在刚刚结束的CCF-GAIR 2017大会中，来自伦敦大学学院 UCL 计算机系的汪军教授在自己的演讲 如何进行大规模多智体...

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云栖大讲堂

2017-08-01

935浏览量

深度学习零基础进阶第三弹​｜干货分享

雷锋网(公众号：雷锋网)曾编译《干货分享 | 深度学习零基础进阶大法！》，相信读者一定对深度学习的历史有了一个基本了解，其基本的模型架构(CNN/RNN/LSTM)与深度学习如何应用在图片和语音识别上肯定也不在话下了。今天这一部分，我们将通过新一批论文，让你对深度学习的方式与深度学习在不同领域的运...

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青衫无名

2017-08-01

1703浏览量

一张地图带你玩转机器学习

[ 导读 ]很多人在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受：所学的知识零散、不系统，缺乏整体感，这是普遍存在的一个问题。这篇文章对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结，整理出它们之间的关系，以及每种算法的核心点，各种算法之间的比较。由此形成了一张算法地图，以帮助大家更好的理解和记忆这些算法。

下...

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技术小能手

2018-07-22

2552浏览量

还记得 Flappy Bird 么？这篇文章教你如何用神经网络破朋友圈纪录！

以下内容来源于一次部门内部的分享，主要针对AI初学者，介绍包括CNN、Deep Q Network以及TensorFlow平台等内容。由于笔者并非深度学习算法研究者，因此以下更多从应用的角度对整个系统进行介绍，而不会进行详细的公式推导。

关于Flappy Bird

Flappy Bird(非官...

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玄学酱

2017-08-02

1315浏览量

用DeepMind教AI玩游戏？一文为你讲清原理！

DeepMind到底是如何教AI玩游戏的？这篇在Medium上获得1700个赞的文章，把里面的原理讲清楚了。

谷歌的DeepMind是世界一流的AI研究团队，其研发的AlphaGo在2016年备受瞩目的人机大战中击败了韩国围棋冠军李世石(Lee Sedol)，一战成名。AlphaGo背后的关键...

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行者武松

2017-10-10

3591浏览量

【智驾深谈】深度学习驱动的自动驾驶新主流框架盘点(附3篇论文)

大背景

基于深度学习架构的人工智能如今已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、传感器融合、目标识别、自动驾驶等汽车行业的各个领域，从自动驾驶初创企业、互联网公司到各大OEM厂商，都正在积极探索通过利用GPU构建神经网络实现最终的自动驾驶。

高阶ADAS系统的开发以至自动驾驶系统的开发都有赖于一...

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知与谁同

2017-08-01

2241浏览量

DQN三大改进(二)-Prioritised replay

1、背景

这篇文章我们会默认大家已经了解了DQN的相关知识，如果大家对于DQN还不是很了解，可以参考文章https://www.jianshu.com/p/10930c371cac。

我们简单回顾一下DQN的过程(这里是2015版的DQN)：

DQN中有两个关键的技术，叫做经验回放和双网络结构。...

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技术小能手

2018-08-27

1580浏览量

【强化学习炼金术】李飞飞高徒范麟熙解析强化学习在游戏和现实中的应用

在新智元上一篇文章中，Jim Fan(范麟熙)介绍了强化学习的概念和目的。今天是《强化学习炼金术》Introduction第三讲。

在这一课里，Jim Fan会跟各位炼金术师们聊一聊游戏中的强化学习以及强化学习在现实生活中的应用。

一、游戏与强化学习的渊源

游戏是大家都喜欢的东西，而有一个群体尤甚...

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技术小能手

2018-01-22

4451浏览量

NIPS 2016精华大盘点丨吴恩达、LeCun等大师的论文、PPT都在这儿，别劳心去找了

2016 NIPS 仍在如火如荼地进行，各位大佬也频繁在会场露面，并时不时的搞个“大新闻”。雷锋网时刻关注着 NIPS 的一切动态，并把大家较为关注的论文以及学术大师的PPT整理出来，方便大家学习和参考。

先打个招呼，正文和文末都有彩蛋。

Yann LeCun

Yann LeCun 最近可谓是...

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青衫无名

2017-08-01

1780浏览量