TD-Error论文出处

论文阅读之：PRIORITIZED EXPERIENCE REPLAY

PRIORITIZED EXPERIENCE REPLAY ICLR 2016 经验回放使得 online reinforcement learning agent 能够记住并且回放过去的经验.在先前的工作中,从回放记忆中随机的采样 experience transitions.但是,这种方法简单的在同一频率回放 transitions,而不管其意义.本文提出了一种方法能够实现优先回放,能够更加高频的回放重要的 transitions,从而实现更加高校的学习.我们在 DQN 上使用优先经验回放

websphere部署 hibernate jpa & Error 500: javax/persistence/OneToOne.orphanRemoval()Z

WebSphere 7 & Javax/Persistence/OneToMany.OrphanRemoval() Error 文章出处:http://www.mkyong.com/websphere/websphere-7-javaxpersistenceonetomany-orphanremoval-error/ Problem In Hibernate development, contains a model class with JPA @OneToMany annotation :

【强化学习RL】model-free的prediction和control —— MC，TD(λ)，SARSA，Q-learning等

本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 本文介绍了在model-free情况下(即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'),如何进行prediction,即预测当前policy的state-value function v(s)从而得知此policy的好坏,和进行control,即找出最优policy(即求出q*(s, a),这样π*(a|s)就可以立刻

springboot - 映射HTTP Response Status Codes 到 FreeMarker Error页面

1.总览 2.代码 1).pom.xml 这里注意:springboot 2.2.0以后默认的freemarker文件后缀为:ftlh.本例用的是2.2.1,所以后缀为ftlh <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </depe

springboot - 映射 HTTP Response Status Codes 到自定义 JSP Error 页面

1.总览 2.代码 1).pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</g

Deep Learning论文翻译（Nature Deep Review）

原论文出处:https://www.nature.com/articles/nature14539 by Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton Nature volume521, pages436–444 (28 May 2015) 译者:这篇论文性质为深度学习的综述,原本只是想做做笔记,但找到的翻译都不怎么通顺.既然要啃原文献,索性就做个翻译,尽力准确通畅.转载使用请注明本文出处,当然实在不注明我也并没有什么办法. 论文中大量使用貌似作者默认术

【转载】强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9797695.html ---------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础

强化学习---TRPO/DPPO/PPO/PPO2

时间线: OpenAI 发表的 Trust Region Policy Optimization, Google DeepMind 看过 OpenAI 关于 TRPO后, 2017年7月7号,抢在 OpenAI 前面把 Distributed PPO给先发布了. OpenAI 还是在 2017年7月20号发表了一份拿得出手的 PPO 论文 .(ppo+ppo2) Proximal Policy Optimization PPO是off-policy的方法. 跟环境互动的agent与用来学习得

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他

强化学习-学习笔记4 | Actor-Critic

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})\

图像分割算法-GraphSeg算法

图像分割是图像处理中的一个基础课题范围,本文简要介绍一种比较好的图像分割算法: Efficient Graph-Based Image Segmentation 论文出处:http://cs.brown.edu/~pff/papers/seg-ijcv.pdf 代码实现: Matlab http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/25866-efficient-graph-based-image-segmentation C++ htt

Play 内置模板标签（1.2.3版本）http://www.anool.net/?p=617

a标签: 用来插入一个连接到控制器方法的html link.如下: #{a @Application.logout()}Disconnect#{/a}模板内容被解析后变成: <a href="/application/logout">Disconnect</a>如果要调用的控制器方法没有任何可以以GET方法调用的路由信息,那么Play框架会自动地生成一个隐藏的form,用户点击link后,这个form被被提交到后台. authenticityToken标签: 用

RequestMethod.DELETE相关,如何用jquery实现RequestMethod.DELETE请求

Spring MVC添加支持Http的delete.put请求!(HiddenHttpMethodFilter) Spring3.0之后->Spring MVC过滤器-HiddenHttpMethodFilter SpringMVC DELETE,PUT请求报错添加支持Http的DELETE.PUT请求昨天看上面的博客,然后自己实践了一下,还是不行,今天早上来就用我的办法了猜不知道为什么,虽然现在实现了但是还不知道为什么 jauery好像也支持这样写了吗 type : 'DELETE',

mysql读写分离(PHP类)

mysql读写分离(PHP类) 博客分类: php mysql 自己实现了php的读写分离,并且不用修改程序优点:实现了读写分离,不依赖服务器硬件配置,并且都是可以配置read服务器,无限扩展缺点:错误转移不购明确,现只有3次尝试机会,失败了就会选择其他的服务器.当服务器恢复时,需要手动去消除错误日志不人性化修改于discux x 的mysql类配置文件 "db"=>array( '1'=>array( 'dbhost'=&g

[Python]如何使用HtmlTestRunner让自动化测试报告内容更丰富

简述使用selenium webdriver + Python做自动化测试,执行完成后要生成测试报告,Python我们使用的HTMLtestrunner 进行生成,但是默认提供的生成报告内容,并不能满足我们的需求,怎么才能让测试报告数据更清晰,内容更丰富呢.对于一些人来说,可能已经重写了报告生成方式,放弃使用HTMLtestrunner.但是对于python小白可能还做不到,只能用现有东西进行展示,那么下面简单介绍通过修改HTMLtestrunner去实现想要的内容. 先通过两张图片对比一下我

DRL之：策略梯度方法　（Policy Gradient Methods）

DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识,为了将其用于控制,我们学习 state-action pairs 的值,并且将这些值函数直接用于执行策略和选择动作．这种形式的方法称为:action-value methods. 下面要介绍的方法也是计算这些 action (or state) values,但是并非直接用于选择 action, 而是直

jQuery ajax 请求php遍历json数组到table中

html代码(test.html),js在html底部 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>test-jquery-ajax-list</title> </head> <body> <div class="main"> <table

修改HTMLTestRunner模板

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[MOC062066]背景建模资料收集整理

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