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强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

状态-价值函数（state-value function）：其输入为演员某一时刻的状态，输出为一个标量，即当演员在对应的状态时，预期的到过程结束时间段内所能获得的价值。...探索（exploration）：我们在使用Q函数的时候，我们的策略完全取决于Q函数，这有可能导致出现对应的动作是固定的某几个数值的情况，而不像策略梯度中的输出是随机的，我们再从随机分布中采样选择动作。...分布式Q函数（distributional Q-function）：对深度Q网络进行模型分布，将最终网络的输出的每一类别的动作再进行分布操作。...对于 \mathrm{Q}(s,a) ，其对应的状态由于为表格的形式，因此是离散的，而实际中的状态却不是离散的。...对于 \boldsymbol{Q}(s,a) ，其对应的状态由于为表格的形式，因此是离散的，而实际的状态大多不是离散的。

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LSTM简介以及数学推导(FULL BPTT)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前段时间看了一些关于LSTM方面的论文，一直准备记录一下学习过程的，因为其他事儿，一直拖到了现在，记忆又快模糊了。...对于t时刻的误差信号计算如下： 这样权值的更新方式如下： 上面的公式在BPTT中是非常常见的了，那么如果这个误差信号一直往过去传呢，假设任意两个节点u, v他们的关系是下面这样的： 那么误差传递信号的关系可以写成如下的递归式...如果|T| > 1, 误差就会随着q的增大而呈指数增长，那么网络的参数更新会引起非常大的震荡。...的状态进行控制，它的结构如下图： 这里的相当于自连接权重不再是1.0，而是一个动态的值，这个动态值是forget gate的输出值，它可以控制cec的状态值，在必要时使之为0，即忘记作用，为1时和原来的结构一样...，K是输出层的神经元个数，H是隐层cell的个数 前向的计算： 误差反传更新： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/152289.html原文链接

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    【深度学习基础】多层感知机 | 多层感知机概述

    这意味着在计算每一层的线性部分之后，我们可以计算每个活性值，而不需要查看其他隐藏单元所取的值。对于大多数激活函数都是这样。   ...事实上，通过使用更深（而不是更广）的网络，我们可以更容易地逼近许多函数。我们将在后面的章节中进行更细致的讨论。...二、激活函数 激活函数（activation function）通过计算加权和并加上偏置来确定神经元是否应该被激活，它们将输入信号转换为输出的可微运算。大多数激活函数都是非线性的。...，ReLU函数的导数为0，而当输入为正时，ReLU函数的导数为1。...注意，当输入为0时，sigmoid函数的导数达到最大值0.25；而输入在任一方向上越远离0点时，导数越接近0。

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    MATLAB函数调用

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.Matlab语句构成的程序文件称为M文件，以m作为文件的扩展名，分为函数文件和程序文件。...程序文件即脚本文件，无function； 函数文件有function，且在第一行或者第一个不是注释的行 2.两个文件运行函数：函数定义文件和函数调用文件（函数可在脚本文件或命令窗口直接调用），两文件必须放在同一目录下...通过nargin判断变量个数，然后再写对应的程序 c.对于输出变量，MATLAB可以根据调用情况来输出结果，根据调用的格式，自动忽略没匹配上的输出结果。...matlab自动将函数下的注释当作函数说明，通过help来查看帮助文档 4)写一个函数计算输入参数之和（输入参数可以是任意多个） function y=ssum(varargin) n=nargin

    2.1K20

    强化学习入门

    训练数据不是现成给定，而是由行为（Action）获得。 现在的行为（Action）不仅影响后续训练数据的获得，也影响奖励函数（Reward Function）的取值。...Rt在围棋中比较特殊，一直都是0，直到分出胜负，赢了为1，输了为0。 一些假设 马尔科夫假设：t+1时刻的状态只和t时刻有关，跟t以前没有关系，在棋类游戏中很明显。...估值函数和Q函数 根据一个决策机制（Policy），我们可以获得一条路径： 定义1：估值函数（Value Function）是衡量某个状态最终能获得多少累积奖励的函数: 定义2：Q函数是衡量某个状态下采取某个行为后...这样的方法，对图像和任务没有理解，单纯通过大数据来获得收敛。 很多程序，如下棋程序等，REWARD是最后获得（输或赢），不需要对每一个中间步骤都计算REWARD....所以就要使用到之前的Q值。（当然这个Q-function所以也可以用神经网络来近似。这个网络被称为critic。)

    1.1K20

    【专栏】谷歌资深工程师深入浅析AlphaGo Zero与深度强化学习

    代理所解决的问题被抽象为环境（environment）。注意，这里的并不是说我们通常意义的环境，而实际上是一个具有特定行为的另一个代理。...深度神经网络 在AlphaGo里面，并没有直接用神经网络逼近状态－动作值函数Q(s,a)，而且用来逼近另外一种值函数－－状态值函数。简而言之： V(s)是棋盘布局s下自己的平均胜率。...这个公式的意思是，如果一个落子能够平均意义上将我的带到一个更好的布局，那么这个落子的平均期望收益就更好。如果我们有办法知道转化概率P(.,.,.)的话，那么就可以通过V来重建出Q。...上图是AlphaGo的结构图，MCTS的输出是依据值函数V得到的一个更优策略，它将被用于通过self－play来生成数据供深度神经网络学习。...的输出越接近越好 让预测的值函数v和实际的奖励z越接近越好 最终的要优化的损失函数是 ?

    1.6K60

    什么是词向量？（NPL入门）

    one-hot representation把每个词表示为一个长向量。这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为1，其余维度为0，这个维度就代表了当前的词。...由上式可看出，分母计算比较密集，时间复杂度O|V|。由上式可以看出，分母的计算复杂度与词表规模相关，当语料较大时，计算变的非常耗时。...其中，v_context^T为窗口内词的词向量的加权平均，q_i为结点i的结点向量，σ(*)为神经网络激活函数。...损失函数如下： Loss=-Likelihood=-(1-code[j])log σ(v_context^T*q_i )-code[j]log⁡(1- σ(v_context^T*q_i ))...词向量的训练采用无监督方式，不能很好的利用先验信息。 词向量是神经网络语言模型的副产物，其损失函数不是由具体应用构建。 因此，不是词向量训练的越好，应用效果就越好。

    2.6K20

    王权富贵：强化学习入门这一篇就够了！

    ：  马里奥吃到一个金币奖励R=+1,如果赢了这场游戏奖励R=+10000，我们应该把打赢游戏的奖励定义的大一些，这样才能激励学到的policy打赢游戏而不是一味的吃金币，如果马里奥碰到敌人Goomba...在这里环境就是游戏的程序，游戏程序决定下一个状态是什么，我举个例子来说明状态转移的随机性。  ...可以将状态转移用p函数来表示：  这是一个条件概率密度函数,意思是如果观测到当前的状态s以及动作a，p函数输出s’的概率，我举的这个例子里，马里奥跳到上面，Goomba往左的概率为0.8，往右为0.2，...因为其余的动作和价值都被积掉了，但是St和At没有被积掉，St和At被作为观测到的数值来对待，而不是作为随机变量。  Qπ的值依赖于St和At，函数Qπ还和policy函数π有关，为什么呢？...5.4 State-value function-状态价值函数状态价值函数:  Vπ是动作价值函数Qπ的期望，Qπ和policy函数π，状态St，动作At有关，可以把这里的动作A作为随机变量，然后关于A

    23410

    词向量简介「建议收藏」

    由上式可看出，分母计算比较密集，时间复杂度O|V|。由上式可以看出，分母的计算复杂度与词表规模相关，当语料较大时，计算变的非常耗时。...其中，v_context^T为窗口内词的词向量的加权平均，q_i为结点i的结点向量，σ(*)为神经网络激活函数。...损失函数如下： Loss=-Likelihood=-(1-code[j])log σ(v_context^T*q_i )-code[j]log⁡(1- σ(v_context^T*q_i ))...3.3 词向量其它 还可以利用NNLM方法，将我们感兴趣的其它实体生成向量。例如，我曾利用word2vec将每个sku(商品id)embedding成向量。...词向量的训练采用无监督方式，不能很好的利用先验信息。 词向量是神经网络语言模型的副产物，其损失函数不是由具体应用构建。 因此，不是词向量训练的越好，应用效果就越好。

    3.1K30

    HuggingFace工程师亲授：如何在Transformer中实现最好的位置编码

    二进制位置编码 我们可以将其转换为二进制表示法，并将我们的值（可能已归一化）与嵌入维度相匹配，而不是将我们的（可能已归一化的）整数位置添加到嵌入的每个分量中，如下图所示。...我们的目标是找到一个线性变换矩阵 M，它能将这些正弦函数移动一个固定的偏移量 k: 频率 ω_i 随维度指数 i 递减，其几何级数为： 要找到这个变换矩阵，我们可以将其表示为一个包含未知系数 u_1、v...就像在 Sinusoidal Encoding 一样，我们把向量 (q 或 k，而不是预先投影 x) 分解成 2D 对 / 块。...我们没有直接编码绝对位置，而是加入一个我们从频率缓慢递减的正弦函数中提取的矢量，我们切入 chase，通过将每对旋转矩阵相乘来编码相对位置。 设 q 或 k 是位置为 p 的输入向量。...通过巧妙地将我们的旋转应用于点积之前的 q 和 k 的 2D 块，并从加法转换为乘法，我们可以在评估中获得很大的性能提升。

    28810

    强化学习从基础到进阶-案例与实践：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

    \phi 的函数，比如神经网络，其输出为一个实数，称为 Q 网络（Q-network）。...所以评论员的输出值取决于状态和演员。评论员其实都要绑定一个演员，它是在衡量某一个演员的好坏，而不是衡量一个状态的好坏。...智能体一直玩到游戏结束的时候得到的累积奖励期望值是 3/4，计算过程为 \frac{6 \times 1 + 2 \times 0}{8}=\frac{6}{8}=\frac{3}{4} 但 s_a...图 4.16 Q值被高估的问题 Q: 怎么解决目标值总是太大的问题呢？ A: 在DDQN里面，选动作的Q函数与计算值的Q函数不是同一个。...在下一次在玩同样游戏的时候，看到同样的状态，我再向右试试看，是系统地在探索环境。 7.6 分布式Q函数 还有一个技巧称为分布式Q函数（distributional Q-function）。

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    【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享

    碰巧的是，人类身高确实遵循正态曲线，所以假设我们相信人类平均身高的真实值遵循如下钟形曲线： 显然，这张图所代表的有信仰的人多年来一直生活在巨人中间，因为据他们所知，最有可能的成人平均身高是1米8（但他们并不是特别自信...回想一下，我们正在尝试估计我们感兴趣的参数的后验分布，即人类平均身高： 我不是可视化专家，显然我也不擅长将我的示例保持在常识范围内：我的后验分布示例严重高估了人类的平均身高。...对于传统教学统计中的许多问题，不是从分布中抽样，可以使函数最大化或最大化。所以我们需要一些函数来描述可能性并使其最大化（最大似然推理），或者一些计算平方和并使其最小化的函数。...(rep(10,3),v,col=1:3) 上面的过程迭代了不同状态的总体概率; 而不是通过系统的实际转换。...那么，因为目标函数本身并不是标准化的，所以我们必须将其分解为一维积分值 。

    26710

    leetcode： 二叉树的层序遍历

    二叉树的层序遍历 难度中等1411 给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历 。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。...步骤： 创建一个 “二维vector” vv 和 一个队列 q，并判断一下 root 是否为空，若不为空则将其入队。...在子循环中，每次将该层元素放到新的 “一维vector” v 中去，然后判断该节点是否有左右孩子，有的话就将其入队列。 接着将 v 尾插到 vv 中去，一直循环，直到队列q 为空则结束。...二叉树的层序遍历 II 难度中等602 给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值 自底向上的层序遍历 。...刚开始想，是不是觉得很难？但是仔细一想，其实就是将我们第一题最后的 vv 逆序一下，就变成了自底向上的顺序了！ 我们可以借助函数 reverse 替我们完成！

    22610

    Deep Q learning: DQN及其改进

    s是最后四帧的原始像素集的堆砌 输出是18个控制杆/按钮位置的Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)值 回报是那一步的得分 网络结构和超参数在所有的游戏中都是固定的 他们的核心论点是不必在每一个游戏单独使用完全不同的网络架构来做完全不同的超参数调参来获得成功...为进行经验重播，循环以下步骤： (s,a,r,s′)∼D(s,a,r,s')\sim\mathcal{D}(s,a,r,s′)∼D：从数据集中采样一个tuple 计算采样s的目标价值：r+γmaxa′...DQNs: fixed Q-Targets 为了提升稳定性，使用在多次更新中的目标计算固定目标权重 使用一个不同的权重来计算目标更不是更新目标 记参数集w−\text{w}^{-}w−为在目标中使用的权重...游戏得分和预测V(s)V(s)V(s)是相关的 但是在揭示相关动作价值时不是必须的 所以提出了优势函数(Advantage function, Baird 1993) Aπ(s,a)=Qπ(s,a)−...Identifiability 优势函数(Advantage function) Aπ(s,a)=Qπ(s,a)−Vπ(s)A^\pi(s,a)=Q^\pi(s,a)-V^\pi(s)Aπ(s,a)=

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    【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享|附代码数据

    碰巧的是，人类身高确实遵循正态曲线，所以假设我们相信人类平均身高的真实值遵循如下钟形曲线： 显然，这张图所代表的有信仰的人多年来一直生活在巨人中间，因为据他们所知，最有可能的成人平均身高是1米8（但他们并不是特别自信...回想一下，我们正在尝试估计我们感兴趣的参数的后验分布，即人类平均身高： 我不是可视化专家，显然我也不擅长将我的示例保持在常识范围内：我的后验分布示例严重高估了人类的平均身高。...对于传统教学统计中的许多问题，不是从分布中抽样，可以使函数最大化或最大化。所以我们需要一些函数来描述可能性并使其最大化（最大似然推理），或者一些计算平方和并使其最小化的函数。...(10,3),v,col=1:3) 上面的过程迭代了不同状态的总体概率; 而不是通过系统的实际转换。...那么，因为目标函数本身并不是标准化的，所以我们必须将其分解为一维积分值 。

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    强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

    Q函数（Q-function）： 其定义的是某一个状态和某一个动作所对应的有可能得到的回报的期望。...马尔可夫决策过程中的控制问题：即寻找一个最佳策略，其输入是马尔可夫决策过程，输出是最佳价值函数（optimal value function）以及最佳策略（optimal policy）。...（1）首先，是有些马尔可夫过程是环状的，它并没有终点，所以我们想避免无穷的奖励。 （2）另外，我们想把不确定性也表示出来，希望尽可能快地得到奖励，而不是在未来的某个时刻得到奖励。...（1）蒙特卡洛方法：可用来计算价值函数的值。...当积累该奖励到一定数量后，直接除以轨迹数量，就会得到其价值函数的值。 （2）动态规划方法：可用来计算价值函数的值。通过一直迭代对应的贝尔曼方程，最后使其收敛。

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    flash-linear-attention的fused_recurrent_rwkv6 Triton实现精读

    # q, k, v 分别是查询（query）、键（key）、值（value）的张量，形状为 (B, H, L, D)， # 使用随机初始化，并且在 GPU 上进行计算。...) 这里q，k，v的head dim维度我都设置为了D，和RWKV模型里面保持一致，测试文件里面v的维度是2D。...# 这段代码定义了一个名为 FusedRecurrentRWKV6Function 的自定义 PyTorch 自动求导函数， # 并实现了其前向传播过程。该类用于计算融合的循环自注意力机制。...i_h = i_bh % H # p_q，p_k，p_v，p_o，p_w，p_u：分别是查询、键、值、输出、权重和奖励张量的指针位置。...现在，我们想要创建一个二维的掩码 mask_kv，使得它在查询/键和值的头维度范围内的元素为 True，而不在范围内的元素为 False。

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