發(fā)簡信
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DL中的OurModule()
上面參數(shù)主要介紹下dropout_prob，模型訓(xùn)練時(shí)應(yīng)用Dropout的流程，概況一下描述就是：1.隨機(jī)概率p隨機(jī)dropout部分神經(jīng)元，并...
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交叉熵方法交叉熵?fù)p失計(jì)算示例 交叉熵?fù)p失公式 其中y為label，p^為預(yù)測(cè)的正類別概率，即在二分類中通過sigmoid函數(shù)得出的正類別概率大小。 舉例：...
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Tensorboard使用以下面代碼為例 文件保存位置為：E:\Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On-master\Chapter03...
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2.4 增量實(shí)現(xiàn) & 2.5 解決一個(gè)非平穩(wěn)問題2.4Incremental Implementation 背景：目前的行動(dòng)價(jià)值方法都將行動(dòng)價(jià)值估計(jì)為觀察到的獎(jiǎng)勵(lì)的樣本平均值?，F(xiàn)在轉(zhuǎn)向如何以計(jì)...
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Minimax算法和α-β剪枝上節(jié)提到強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法解決的井字棋游戲并不適合用Minimax算法解決，理由是Minimax假設(shè)游戲雙方都不會(huì)犯錯(cuò)，這種情況比較特殊。 1.Min...
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1.5 擴(kuò)展案例：tic-tac-toe（井字棋）& 1.6 總結(jié)1.5 擴(kuò)展案例：tic-tac-toe 回想一下孩子的井字棋游戲。兩名玩家輪流在三乘三的棋盤上比賽。一個(gè)玩家打而另一個(gè)畫?，直到一個(gè)玩家通過在...
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1.2 Examples & 1.3 Elements of Reinforcement Learning & 1.4 Limitations and Scopes
1.2 例子以及簡單應(yīng)用： （1）一個(gè)象棋大師走了一步。通過計(jì)劃預(yù)期可能的回復(fù)和反回復(fù)，以及通過對(duì)特定位置和動(dòng)作的可取性的即時(shí)、直觀的判斷，做出...