Actor-Critic 是价值学习和策略学习的结合.Actor 是策略网络,用来控制agent运动,可以看做是运动员.Critic 是价值网络,用来给动作打分,像是裁判. 4. Actor-Critic 4.1 价值网络与策略网络构建 a. 原理介绍 状态价值函数: $ V_\pi(s)=\sum_{{a}}\pi({a}|{s})\cdot Q_\pi({s},{a})$ (离散情况,如果是连续的需要换成定积分) V 是动作价值函数 \(Q_\pi\) 的期望,\(\pi({s}|{a})\

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本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51774966 当我们设计好网络结构后,在神经网络训练的过程中,迭代输出的log信息中,一般包括,迭代次数,训练损失代价,测试损失代价,测试精度等.本文提供一段示例,简单讲述如何绘制训练曲线(training curve). 首先看一段训练的log输出,网络结构参数的那段忽略,直接跳到训练迭代阶段: I0627 21:30:06.0043

https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 具体安装及使用可以参考官方文档https://github.com/pjreddie/darknet https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77554288#comments     q强烈推荐阅读,系统学习深度学习(三十二)--YOLO v1,v2,v3 并且还有很多其他比较好的文章http://blog.csdn.net/u012235274/article/

相关评价指标在这片文章里有很好介绍 信息检索(IR)的评价指标介绍 - 准确率.召回率.F1.mAP.ROC.AUC:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic) 比较分类模型的可视工具,曲线上各点反映着对同一信号刺激的感受性. 纵轴:真正率(击中率)true positive rate ,TPR,称为灵敏度.所有实际正例中,正确识别的正例

MADDPG原文链接 OpenAI bog DDPG链接 目录 一.摘要 二.效果展示 三.方法细节 问题分析 具体方法 伪代码 网络结构 四.实验结果 五.总结 附录 Proposition 1 一.摘要   文章探索了多智能体(multi-agent)领域的强化学习方法.  由于多智能体的环境状态由多个agent的行为共同决定,本身具有不稳定性(non-stationarity),Q-learning算法很难训练,policy gradient算法的方差会随着智能体数目的增加变得更大.  作

Actor Critic value-based和policy-based的结合 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 # A2C(Advantage Actor-Critic) age

本文摘自LTP.NET知识库. regexp规则类包含在System.Text.RegularExpressions.dll文件中,在对应用软件进行编译时你必须引用这个文件: System.Text.RegularExpressions.dll 名字空间简介 在名字空间中仅仅包含着6个类和一个定义,它们是: Capture: 包含一次匹配的结果: CaptureCollection: Capture的序列: Group: 一次组记录的结果,由Capture继承而来: Match: 一次表达式的匹

I. Replication Replication指的是 从服务端向客户端 传递数据和信息的行为.注意是单向的,不会从客户端传递信息和数据到服务端. 假设一个Actor被设置为Replicates, 当且仅当它被服务端生成 ,那么它会被所有客户端生成,并被Replicated.言外之意,即使是Replicates的Actor,如果在某个客户端生成,它也只会在本客户端生成,是 不会在其他客户端或者服务端生成 的,自然也谈不上Replication. 还有一种情况容易让人糊涂:假设在Pawn类中的

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

反向传播算法(Back-Propagtion Algorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络. 一.BP学习原理 1.前馈型神经网络 是指网络在处理信息时,信息只能由输入层进入网络,随后逐层向前进行传递,一直到输出层,网络中不存在环路:前馈神经网络是神经网络中的典型分层结构,根据前馈网络中神经元转移函数.网络层数.各层基本单元数目以及权重调整方式的不同,可以形成不同功能特点的神经网络.前馈型神经网络由输入层.中间层(隐

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参

在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法.但是由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不太容易收敛. 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Critic算法. 本文主要参考了Sutton的强化学习书第13章和UCL强化学习讲义的第7讲. 1. Actor-Critic

一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更高.比较常用的Region Proposal方法有:SelectiveSearch(SS,选择

在介绍Faster R-CNN之前,先来介绍一些前验知识,为Faster R-CNN做铺垫. 一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更

废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Fast R-CNN &创新点 规避R-CNN中冗余的特征提取操作,只对整张图像全区域进行一次特征提取: 用RoI pooling层取代最后一层max pooling层,同时引入建议框信息,提取相应建议框特征: Fast R-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层,可同时输出分类结果和窗口回归结果,实现了end-to-end的多任务训练[建议框提取除外],也不需要额外的特征存储空间[R-CNN中这部分特征是供SVM和Bounding-box regres

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Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(1)-- 深度学习的实用层面 1. Train/Dev/Test sets  训练集(Training sets).验证集(Development sets).测试集(Test sets) 之前人们通常设置Train sets和Test sets的数量比例为70%和30%.如果有Dev sets,则设置比例为60%.20%.20%,分别对应Train/Dev/Test sets.这种比例分配在样本数量不是很大的情况下,例如100,1000,1

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