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)練時應(yīng)用Dropout的流程，概況一下描述就是：1.隨機概率p隨機dropout部分神經(jīng)元，并...
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交叉熵方法交叉熵損失計算示例 交叉熵損失公式 其中y為label，p^為預(yù)測的正類別概率，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 增量實現(xiàn) & 2.5 解決一個非平穩(wěn)問題2.4Incremental Implementation 背景：目前的行動價值方法都將行動價值估計為觀察到的獎勵的樣本平均值?，F(xiàn)在轉(zhuǎn)向如何以計...
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Minimax算法和α-β剪枝上節(jié)提到強化學(xué)習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)游戲雙方都不會犯錯，這種情況比較特殊。 1.Min...
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1.5 擴展案例：tic-tac-toe（井字棋）& 1.6 總結(jié)1.5 擴展案例：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。一個玩家打而另一個畫?，直到一個玩家通過在...
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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）一個象棋大師走了一步。通過計劃預(yù)期可能的回復(fù)和反回復(fù)，以及通過對特定位置和動作的可取性的即時、直觀的判斷，做出...