蛮挫败的，所以我决定建立一个深度Q网络，用这个网络学习如何在任一电子游戏中打败我的妹妹。 经过几天的不间断编程（夜不能寐），这就是我用Deep-Q-Networks所能达成的实践： ?...DQNs结合强化学习和深度学习来玩视频游戏 你所需要知道的是，深度学习（理解DQN）是一种使用神经网络来模仿人类大脑工作的计算架构。其中，神经网络的输入和输出都是数字。...：Q值 Q值，即深度Q网络中的Q值，是一个动作在给定状态下的“质量”。...深入深度Q网络 那么，我是如何让一台电脑学习如何比别人更好地玩电子游戏的（并在乒乓球中击败我的妹妹）？ 我使用DQN网络！...以下是要记住的关键点： 深度学习+强化学习=深度Q网络(DQN) 而不是为屏幕上的每个像素组合记忆不同的Q值（有十亿！）我们使用卷积网络在相似状态下推理出类似的Q值。
最近，基于视觉深度Q的学习在雅达利和视觉Doom AI平台被证明成功的结果。与以前的研究不同，格斗游戏假设两个玩家有相当多的动作，在这项研究中，采用深度Q网络（DQN）用于视觉格斗游戏AI的比赛。...特别是，采用深度Q学习网络（DQN）成功地展示了在雅达利游戏和视觉Doom AI的比赛。 ?...网络架构： ? 输入为4通道，分别为连续视频帧，两个卷积层和两个全连接层。
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是结合深度学习与强化学习的一种方法，用于解决复杂的决策问题。...DQN算法简介DQN结合了Q-learning和深度神经网络，使用神经网络逼近Q函数。Q函数用于估计在某一状态下采取某一动作的价值。...DQN的核心思想是通过训练神经网络，使其能够预测每个状态-动作对的Q值，然后选择Q值最大的动作作为最优动作。3. 环境搭建我们将使用OpenAI Gym库来搭建训练环境。...，用于逼近Q函数。...Q网络（DQN），包括环境搭建、模型构建、训练与评估。
选自Medium 作者：Yash Patel 机器之心编译 参与：Jane W 本文先给出 Q 学习（Q-learning）的基本原理，然后再具体从 DQN 网络的超参数、智能体、模型和训练等方面详细解释了深度...Q 网络，最后，文章给出了该教程的全部代码。...在之前的 Keras/OpenAI 教程中，我们讨论了一个将深度学习应用于强化学习环境的基础案例，它的效果非常显著。想象作为训练数据的完全随机序列（series）。...那就是通过将神经网络应用于这种情况：这就是 DQN 中 D 的来历！ DQN agent 现在，我们现在已经将问题聚焦到：找到一种在给定当前状态下为不同动作赋值 Q-分数的方法。...DQN agent 实现 深度 Q 网络为持续学习（continuous learning），这意味着不是简单地累积一批实验/训练数据并将其传入模型。
[一个聪明的游戏agent可以学会避开危险的陷阱] 本文中我们将一起创建一个深度Q网络（DQN）。它基于我们系列文章中（0）的单层Q网络，如果你是强化学习的初学者，我推荐你到文末跳转到（0）开始阅读。...尽管简单的Q网路已经可以在简单的问题上和Q表表现一样出色，但是深度Q网络可以使其变得更强。要将简单的Q网络转化为深度Q网路，我们需要以下改进： 将单层的网络切换为多层卷积网络。...从Q网络到深度Q网络 [92mi4gmx2x.png] 改进1：卷积层 由于我们的agent要玩电子游戏，所以它必须能像人类或其他灵长动物一样理解屏幕上的输出内容。...为了纠正这个错误，DDQN的作者使用了一个简单的技巧：利用主网络选择行动，目标网络来生成该行动的目标Q值，而不是在训练过程中计算目标Q值的同时选择最大Q值对应的行动。...(4)—— 深度Q网络及扩展 Part 5 — Visualizing an Agent’s Thoughts and Actions Part 6 — Partial Observability and
Introducing Q-Learning 5.1. What is Q-Learning? 5.2. The Q-Learning algorithm 5.3....Introducing Q-Learning 5.1. What is Q-Learning?...Think of this Q-table as the memory or cheat sheet of our Q-function....So now that we understood what are Q-Learning, Q-Function, and Q-Table, let’s dive deeper into the Q-Learning...Step 1: We initialize the Q-Table So, for now, our Q-Table is useless, we need to train our Q-Function
零、为什么需要深度Q学习 上一期的文章《网格迷宫、Q-learning算法、Sarsa算法》的末尾，我们提到了Q学习固有的缺陷：由于智能体(agent)依赖以状态-动作对为自变量的Q函数表(Q Function...将神经网络与Q学习结合起来，就得到了能够解决更复杂问题的Q-Network以及使用深度神经网络的Deep-Q-Network (DQN)。 Deep-Q-Learning的算法究竟是什么样的？...因此，在这一期的文章里，问题将聚焦在前后两个问题之间：如何使用神经网络让智能体走好网格迷宫？ 将这个问题再细分开来，则包括两部分： 如何使用MatLab的神经网络工具箱？ 如何实现深度Q学习算法？...第三期主要包含两部分内容，第一部分即上文，简要介绍了深度Q学习的存在基础，另一部分则解决第一个小问题，讨论一下MatLab神经网络工具箱的使用。...在第四期，我们再详细聊一聊深度Q学习在网格迷宫中的实现。
作者 | Robbie Allen 编译 | 专知 整理 | Sanglei, Shengsheng 今天，我们将构建一个深度Q网络，为环境中的agent实现一个可以获取环境状态信息以及近似Q-value...创建Q-table并更新它们非常不易。最好的做法是，构建一个神经网络，以近似得出各个状态下行为的Q-values。 ? 如何令深度Q学习工作呢？ 这看起来非常复杂，但我们将一步一步完成解释。...我们的深度Q神经网络的每次输入是4帧图片，输出为各环境下的每个可选行为的Q-values向量。我们需要找到向量中最大的Q-value，以帮我们做出最好的行为决策。...深度Q学习算法 首先，我们需要了解下数学公式：回忆下Q函数的更新方法（Bellman equation）： ? 在此次例子中，我们希望更新网络的权重以减少误差。...以上便是深度Q学习构建的全部内容了。在下一章中，将介绍深度Q学习的各类变体。
通常我们只需要尽力一个神经网络，即使是一个结构非常复杂的神经网络，也只需要导入和几行代码就可以完成了。这节省了我们搜索漏洞的时间并简化了我们的工作。...什么是神经网络？ 让我们先回答一个问题：什么是神经网络？它是一种生物学启发的构建计算机程序的方法，能够学习和独立地找到数据中的连接。正如图二所展示的。...激活函数是神经网络的关键元素之一，如果缺失了他们，那么我们的神经网络就只剩下线性函数的组成了。所以神经网络将直接成为一个线性函数。我们的模型也将缺失多样的扩展性，导致其甚至连逻辑回归都不如。...图6.最流行的激活函数及其衍生物的图 损失功能 促进深度学习的发展进程的基石可以说就是损失的值。一般来说，损失函数就是表示的我们理想值与现实值之间的差距。...图9显示了神经网络中的操作顺序。我们清楚地看到前向和后向传播如何一起工作以优化损失函数。 ? ? 图9.前向和后向传播 结论 希望我已经解释了在神经网络中发生的数学。
利 能以更加紧凑简洁的方式来表达比浅层网络 大得多的 函数集合 。 弊 不好收敛： 更容易过拟合 (即局部最优)。 收敛慢。 梯度问题 (弥散 / 爆炸)。 总结 深度神经网络就像一个数学公式。
深度兴趣网络DIN[1]通过使用Attention机制捕获目标item与用户行为序列中的item之间的相关性，从而实现对特定的目标item的兴趣建模，并将其应用到排序阶段。 2. 算法原理 2.1....深度兴趣网络DIN 在实际场景中，用户的兴趣往往是多样的，或者说是多个维度的，在上述基本的网络模型中，通过对用户行为序列建模，得到用户兴趣的固定长度的向量表示，这样的固定长度的向量难以表达用户的不同兴趣...在深度兴趣网络（Deep Interest Network，DIN）[1]中，借鉴Attention的原理，通过计算候选item与用户行为序列中item之间的相关关系，来动态的计算用户在当前的item下的即时兴趣向量...总结 鉴于单一的固定向量不能表达用户兴趣的多样性，在深度兴趣网络DIN中使用了注意力机制捕获目标item与用户的行为序列中的item之间的相关性，得到在特定目标item的场景下的用户兴趣表示，从而提升对用户及时兴趣的捕捉能力
ZFNet=(conv+relu+maxpooling)×2+(conv+relu)×3+fc×2+softmaxZFNet=(conv+relu+maxpoo...
经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。2....Embedding层Embedding层的作用是把高维稀疏的特征转化成低维的embedding的稠密表达，以满足深度网络的要求。...深度CTR模型在问题求解上的发展参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...recommendations with recurrent neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1511.06939, 2015.[11] Chen Q,
Introduce AlexNet网络 提出于2012年，Hinton大神带领团队在ImageNet图像分类竞赛上夺魁，成为了深度学习的转入兴盛的拐点，因此2012年被称为“计算机视觉领域中的深度学习元年...该网络证明了CNN在复杂模型下的有效性，CNN在计算机视觉领域迎来“井喷”式的大发展。...网络层面： 使用了 Dropout：防止过拟合的。 使用了 ReLU激活函数：避免了正半轴的梯度消失。 使用了 局部响应归一化 (LRN)：利用临近的数据做归一化。
该作法的优势和劣势见深度学习: 感受野 (receptive field)。 Version VGG网络结构有以下六种版本： ? 其中最常见的当属 VGG16 以及 VGG19 。...它们由于结构简单，清晰明了，被其他很多网络沿用。比如SegNet就直接沿用了VGG16的前13层。 Structure VGG16 结构如下： ? VGG19 结构如下： ?
经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。 2....Embedding层 Embedding层的作用是把高维稀疏的特征转化成低维的embedding的稠密表达，以满足深度网络的要求。...深度CTR模型在问题求解上的发展 参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...recommendations with recurrent neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1511.06939, 2015. [11] Chen Q,
深度神经网络不仅可以根据算法工作，而且可以预测任务的解决方案并利用其先前的经验得出结论。在这种情况下，您无需使用编程或编码来获得答案。 什么是深度神经网络？ ?...当您需要用自主工作代替人工而不影响效率时，深层神经网络将非常有用。深度神经网络的使用可以在现实生活中找到各种应用。...同时，例如，计算机可能能够向您和其他人学习，并且它可以成为一个深度神经网络。在一段时间内，与其他玩家一起玩，它会变得立于不败之地。 神经网络不是一个创新的系统，但是深度神经网络比第一个复杂得多。...神经网络需要特定的数据输入和解决方案算法，而深度神经网络可以在没有大量标记数据的情况下解决问题。 什么是深度学习神经网络？...这是深度神经网络如何工作的一个示例。对信息的创意和分析成分进行分析和分组，以确保正确识别对象。这些组件不会直接带到系统中，因此ML系统必须修改和派生它们。 什么是深度卷积神经网络？
强化学习从基础到进阶-案例与实践4.1：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 1、定义算法 相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature...DQN主要改动的点有三个： 使用深度神经网络替代原来的Q表：这个很容易理解原因 使用了经验回放（Replay Buffer）：这个好处有很多，一个是使用一堆历史数据去训练，比之前用一次就扔掉好多了，大大提高样本效率...使用了两个网络：即策略网络和目标网络，每隔若干步才把每步更新的策略网络参数复制给目标网络，这样做也是为了训练的稳定，避免Q值的估计发散。...样本导致对Q值进行了较差的过估计，如果接下来从经验回放中提取到的样本正好连续几个都这样的，很有可能导致Q值的发散（它的青春小鸟一去不回来了）。...当然你也可以再搞更多个档，也就是DQN增加多个目标网络，但是对于DQN则没有多大必要，多几个网络效果不见得会好很多。
Q-learning vs Friend-Q Q-learning 只是单独地考虑一个 player 的 Q 值，所以在建立Q表时就建立一个player A 的。...Friend-Q 是假设对手像个朋友一样，他会最大化大家的利益，那么就在 Q 的基础上添加 player B 的action空间即可： left：Q，right：friend-Q ? ---- 2....Friend-Q vs Foe-Q Foe 是指对手就是完全的对抗状态，他会让另一方的利益最小，尽管这个决策对自己也不利。...Foe-Q 也要同时考虑双方的 action 空间，所以Q表和Friend-Q是一样的形式。 差别在于更新 Q 表时需要求解一个 maximin 问题： ? ? ? ---- 3....Foe-Q vs Ce-Q Ce-Q 和前三个的区别是，在建立Q表时，要同时建立两个表： 每个表都会同时考虑二者的action空间 ?
该网络在字符识别上取得了高于99%的准确率，因此主要被用于字符识别的卷积神经网络。
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