警告：不要使算法过度拟合你这个玩具问题（你要知道玩具问题并不具有实际意义）。 3. 熟悉你知道的某些环境。 随着时间的推移，你将会知道训练应该花费多长时间。 知晓奖励信号的演化过程等。...第一步：可视化处理这个问题的随机策略。 看看它的效果。 如果随机策略奏效过，那么很有可能强化学习会得到预期的效果。 ◦ 策略梯度会发现这种行为，并使其更有可能。...处理所有数据（不仅仅是最近的数据）。 ◦ 评论所有看到的数据（不只是最近的数据） ◦ 至少它会随着时间的推移而缩小，它随时间变化的很快。...如果 TD 方法用于估计值函数 fx 的策略梯度，则 gamma 可以接近 1（如 0.999） ◦ 算法变得非常稳定。 3. 这个问题可以在离散化的层次上真正解决。...策略梯度方法调整 1. 密切关注熵 动作空间的熵 ◦ 更关注状态空间中的熵，但没有很好的计算方法。 如果梯度下降得太快，那么策略就会变得确定而不再探索。
现在我们来看看更详细的代码，并展示一些结果，证明随着时间的推移AI变得更强大。 N.B——这是我对AlphaZero运行原理的理解，主要是基于上面提到的论文中所提供的信息。...它使用的是AlphaGoZero论文中神经网络体系结构的压缩版本——即卷积层，接着是许多残差层，然后分解为一个值和策略。 卷积过滤器的深度和数量可以在配置文件中进行指定。...调整这些变量将影响算法的运行时间、神经网络的精准度和整体算法的成功率。上述参数会产生一个高质量的四子连珠（Connect4）玩家，但这样做需要花费很长的时间。...这是最后的排名： 显然，后期版本的神经网络优于早期版本，并赢得了它们之间的大部分比赛。另外，学习似乎并没有达到饱和，随着训练时间的进一步延长，球员们变得越来越强大，并且学习的策略越来越复杂。...例如，随着时间的推移，神经网络所倾向的一个明确的策略是尽早抓住中心栏。
深度模型的训练范式与优化器 随着ViT的提出，深度模型的训练方式变得越来越复杂。...伴随着这些技巧的混合运用，模型的泛化性与鲁棒性均得到了提升，但是随之而来的便是模型训练的计算量变得越来越大。...可以看到，通过引入梯度的差分项，已经可以避免手动的参数重载和人为地在外推点进行BP。...2) 梯度差分的冲量 可以发现，m_k的更新将梯度与梯度的差分耦合在一起，但是在实际场景中，往往需要对物理意义不同的两项进行单独处理，因此研究人员引入梯度差分的冲量v_k： 这里对梯度的冲量和其差分的冲量设置不同的冲量...梯度差分项可以在相邻梯度不一致的时候减缓优化器的更新，反之，在梯度方向一致时，加速更新。
让大模型变得更聪明三个方向 随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？...方向一：算法创新 1.1算法创新关键步骤和策略 不断探索和开发新的算法，以提高模型的学习和推理能力，是一个至关重要的研究领域，特别是在人工智能和机器学习领域。...数字与信息：近年来，关于GNN的论文数量呈现指数级增长，越来越多的研究人员开始关注这一领域并探索其在实际应用中的潜力。...持续学习和更新：随着时间的推移，新的数据不断产生，模型需要不断学习和更新以适应新的情况。因此，建立一个持续学习和更新的机制是非常重要的。...这有助于模型更深入地理解数据，提高推理和预测的准确性。 残差连接和归一化： 在模型设计中加入残差连接和归一化层，有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题，使模型能够训练得更深。
此后，随着神经网络向着更深、更大的规模发展，性能不断提高的同时，也为训练这样的网络带来了越来越大的挑战。...但是，AI研究者还是在思考，为什么残差连接、批标准化等方法，会有助于解决梯度消失或爆炸的问题。...简单初始化策略，训练10000层原始CNN 那么，这个初始化方案是什么呢？先从结论说起，就是这个算法： ?...对于这样的线性网络，正交权重初始化实现了动态等距，并且它们的学习时间（以学习轮数的数量来衡量）变得与深度无关。 这表明深度网络雅可比矩阵奇异值的整个分布形状，会对学习速度产生巨大的影响。...Facebook 团队提出的方法是增加一个新的预热阶段（a new warm-up phase），随着时间的推移逐渐提高学习率和批量大小，从而帮助保持较小的批次的准确性。
但是，由于我们正在考虑递归并且使用该等式处理概率是不实际的。 相反，我们必须使用所谓的时间差（TD）学习算法来迭代地求解Q（s，a）。...等式的右边也是我们称之为TD目标。 TD目标与Q（s，a_1）的旧值或“时间版本”之间的差异称为时间差。...通过通常的梯度下降算法可以实现这种损失函数的最小化。 ?...ε-贪心策略通过允许AI主体以特定概率ε从动作空间中采取随机动作来解决该问题。 这称为探索。 通常，ε的值随着时间的推移而降低，根据等式12，这里n是迭代次数。...等式12 随着时间的推移减少ε 3.4 体验重放 在过去，可以证明，如果深度Q学习模型实现经验重放，则估计TD目标和Q（s，a）的神经网络方法变得更加稳定。
其目标是同时搜索 ML 算法的所有属性，包括模型结构和学习策略，同时将人类偏见最小化。 近来，机器学习（ML）取得了显著的成功，这要归功于深度神经网络等 ML 算法。...谷歌研究者将搜索分配到多个机器上，并构建了多个小型分类任务以评估每个子算法。此类评估使用高度优化的代码执行。 尽管搜索空间稀疏，但随着时间的推移，进化搜索也能发现更复杂和有效的技术。...最开始进化搜索发现的是最简单的算法——具备硬编码权重的线性模型。经过一段时间后，随机梯度下降（SGD）被创造出来学习权重，尽管梯度本身还没有作为构造块。...最后，该方法构建的模型优于具有类似复杂性的手动设计模型。 ? 进化实验的流程。从左到右按时间顺序，谷歌研究者发现算法变得越来越复杂，也越来越准确。 进化后的算法 上图描述了由该方法生成的最佳进化算法。...但是进化后得到的算法能够超越搜索空间中存在的简单神经网络，这一点已经足够振奋人心。目前，搜索进程需要大量计算。未来几年，随着硬件设备的发展，搜索方法变得更加高效，搜索结果或许会有所改进。
深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。这些算法都需要你设置学习率。...学习率决定了在一个小批量（mini-batch）中权重在梯度方向要移动多远。 如果学习率很低，训练会变得更加可靠，但是优化会耗费较长的时间，因为朝向损失函数最小值的每个步长很小。...不过，这个初始学习率也过大了：它不足以训练多个 epoch，因为随着时间的推移网络将需要更加细粒度的权重更新。因此，开始训练的合理学习率可能需要降低 1-2 个数量级。...训练过程中，最优学习率会随着时间推移而下降。你可以定期重新运行相同的学习率搜索程序，以便在训练的稍后时间查找学习率。...传统的观点是，随着时间推移学习率要越来越低，而且有许多方法进行设置：例如损失函数停止改善时逐步进行学习率退火、指数学习率衰退、余弦退火等。
深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。这些算法都需要你设置学习率。...学习率决定了在一个小批量（mini-batch）中权重在梯度方向要移动多远。 如果学习率很低，训练会变得更加可靠，但是优化会耗费较长的时间，因为朝向损失函数最小值的每个步长很小。...这个学习率就是我们能用的最大值，任何更大的值都不能让训练收敛。不过，这个初始学习率也过大了：它不足以训练多个 epoch，因为随着时间的推移网络将需要更加细粒度的权重更新。...训练过程中，最优学习率会随着时间推移而下降。你可以定期重新运行相同的学习率搜索程序，以便在训练的稍后时间查找学习率。...传统的观点是，随着时间推移学习率要越来越低，而且有许多方法进行设置：例如损失函数停止改善时逐步进行学习率退火、指数学习率衰退、余弦退火等。
上期我们一起学习了强化学习中梯度策略的相关知识， 深度学习算法(第34期)----强化学习之梯度策略实现 今天我们学习强化学习中的马尔科夫决策过程的相关知识。...此外，一些状态转移返回一些奖励（正或负），智能体的目标是找到一个策略，随着时间的推移将最大限度地提高奖励。 例如，下图中所示的MDP,在每个步骤中具有三个状态和最高三个可能的离散动作。...如果从状态S0开始，随着时间的推移可以在动作a0、a1或a2之间进行选择。如果它选择动作a1，它就保持在状态S0中，并且没有任何奖励。因此，如果愿意的话，它可以决定永远呆在那里。...在状态S2中，只能选择采取行动S1，这将最有可能引导它回到状态S0，在途中获得 40 分的奖励。通过观察这个 MDP，你能猜出哪一个策略会随着时间的推移而获得最大的回报吗？...其中，Vk(s)是在k次算法迭代对状态s的估计。显然，给定足够的时间，这些估计保证收敛到最优状态值，对应于最优策略。 了解最佳状态值很有用，特别是评估策略，但它没有明确地告诉智能体要做什么。
关键趋势： 深度学习有着悠久而丰富的历史，但随着许多不同哲学观点的渐渐消逝，与之对应的名称也渐渐尘封； 随着可以的训练数据量不断增加，深度学习变得更加有用； 随着时间的推移，针对深度学习的计算机软硬件设施都有所改善...，深度学习模型的规模也随之增长； 随着时间的推移，深度学习已经解决日益复杂的应用，并且精度不断提高。...这些简单的学习算法大大影响了机器学习的现代景象。用于调节ADALINE其中的训练算法被称为随机梯度下降的一种特例。稍加改进后的随机梯度下降算法仍然是当今深度学习的主要训练算法。...由于我们的活动越来越多发生在计算机上，我们做什么也越来越多地被记录。由于我们的计算机越来越多的联网在一起，这些记录变得更容易集中管理，并更容易将他们整理成适于机器学习应用的数据集。...由于更快的CPU，通用GPU的出现，更快的网络连接和更好的分布式计算的软件基础设施，模型规模随着时间的推移不断增加是深度学习历史中最重要的趋势之一。人们普遍以及这种趋势将更好的持续到未来。
同样，随着深度学习库的发展，本讲中提到的一些策略的梯度计算公式在实际应用中不多，但对于理论理解还是非常有帮助的。...有限差分策略梯度Finite difference Policy Gradient 策略梯度 Policy Gradient 令J(θ)可以是任何类型的策略目标函数，策略梯度算法可以使J(θ)沿着其梯度上升至局部最大值...同时确定获得最大值时的参数θ： ? 上式中▽θ J(θ)是策略梯度： ? α是步长参数，又称学习率。 ? 有限差分法计算策略梯度 这是非常常用的数值计算方法，特别是当梯度函数本身很难得到的时候。...当你基于高斯策略开始学习时，你会发现随着策略的不断优化，也就是希望高斯分布越来越窄（集中于均值附近）。...当策略随着时间优化时，你会发现高斯分布的方差越来越大，准确地估计策略梯度变得越来越困难，这就导致最后并不能找到最优策略，这是目前我们介绍的所有策略梯度算法的不幸的一面。
二、前言 在很多实际任务中，数据是随着时间而积累的，所以近几年基于流数据的学习备受关注，通常的一个假设是，数据流具有稳定的特征空间，即数据样本总是用相同的一组特征来描述。...对于特征演化的情形，我们需要解决特征可演化的数据流学习问题，比如一开始对流数据的刻画有n个特征，随着时间的推移，有的特征消失，同时又有新的特征出现，原来的模型是否只做少量的变动就能处理新的特征，更重要的是...考虑这样一种情况，如图1所示，横坐标表示特征变化，纵坐标表示时间推移，从某一时刻起，T1时间段内旧的特征全部消失，T2时间段内新的特征重新生成，这时模型很难利用旧数据的信息，T1学到的东西可能对T2没有任何帮助...在我们的问题中，t=T1+1,…,T1+T2时，w2,,t在开始时由于训练数据不足无法满足要求，当数剧越来越多，由于错误的累积将导致w1,t可能变得越来越差，所以一直将两个模型结合在一起可能不适合，而动态选择最好的一个模型可能是更好的选择...图6 不同算法精度比较 四、小结 如今我们越来越多地遇到开放环境下的机器学习任务，需要模型具有较好的鲁棒性。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 内容来自吴恩达老师视频，网易云课堂有哦 ResNets 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。...如图所示，5个残差块连接在一起构成一个残差网络。 如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。...如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。而理论上，随着网络深度的加深，应该训练得越来越好才对。也就是说，理论上网络深度越深越好。...但实际上，如果没有残差网络，对于一个普通网络来说，深度越深意味着用优化算法越难训练。实际上，随着网络深度的加深，训练错误会越来越多。...也许从另外一个角度来看，随着网络越来深，网络连接会变得臃肿，但是ResNet确实在训练深度网络方面非常有效。
考虑到刚开始进行策略估计的时候，应该更注重对环境的探索，而随着策略慢慢地改进，则应该更注重策略的利用。所以，初始的ε值较大，随着策略的不断改进，慢慢减小ε的值。...，而时序差分学习则可以应用于这类回合持续时间很长的任务。...式2 我们将公式2中的1/(k+1)看做一个参数α，我们称之为学习率，学习率的存在是为了Q值最终收敛，并且该参数的值随着时间递减。现在我们将公式2改写为一个更常用的形式： ?...，那么表格的尺寸也会变得很大，有时甚至大到无法存储（例如围棋），即使能够存储，算法的效率也会受到很大影响。...演员-评论家（actor-critic）算法是一种结合了策略梯度和时序差分的强化学习方法。 在actor-critic算法中，我们既要学习策略π_θ (s,a)，同时还要学习值函数V_ϕ (s)。
，学习率 Learning Rate，它影响了每一步的步长； 如果学习率太低，算法需要经过大量迭代才能收敛，这将耗费很长时间： 反之，如果学习率太高，这会导致算法发散，值越来越大，最后无法找到好的解决方案...右图：算法发散，直接跳过了数据区域，并且每一步都离实际解决方案越来越远； 要找到合适的学习率，可以使用网络搜索。...一个简单的方法是在开始设置一个非常大的迭代次数，但是当梯度向量的值变得很微小时中断算法，也就是当他的范数变得低于 ε\varepsilonε（称为容差）时，因为这是梯度下降已经（几乎）到达了最小值。...随着时间的推移，最终会非常接近最小值，但是即使它到达了最小值，依然还会持续反弹，永远不会停止。所以算法停下来的参数值肯定是足够好的，但不是最优的。...开始的步长比较大（这有助于快速进展和逃离局部最小值），然后越来越小，让算法尽量靠近全局最小值，这个过程叫做模拟退火：因为它类似于冶金时融化的金属慢慢冷却的退火过程。
这种损失是策略梯度算法的核心。正如将看到的，定义损失几乎是开始在RLlib中训练RL策略所需要的全部。 ?...给定一系列部署，策略梯度损失将设法提高采取良好行动的可能性（即，在上面的此Pong示例中导致成功的行动）。 到Python的直接翻译如下。...实际的API需要更多的参数，但这是主要的参数。构建器将这些功能编译为一个策略，可以查询操作并在给定经验的情况下随着时间的推移进行改进： ?...香草政策梯度示例 ? RLlib中香草策略梯度损失函数的可视化。 看一下如何使用构建器模式来具体实现前面的损失示例。...随着时间的推移，热切地为小批量操作增加了可观的开销。但是，启用跟踪时，它通常比图形模式快或快。 结论 回顾一下，在这篇博客文章中，建议使用函数式编程的思想来简化RL算法的开发。
然而，大规模的团队工作造成了巨大的人力资源成本，并且随着团队规模的不断扩大，这种情况变得越来越严重。...造成这一现象的原因是策略的市场容量的有限性、发现新的有效阿尔法算法的难度越来越大，甚至是人工智能在策略空间中搜索所有可能性的局限性。...首先，金融时间序列预测必须避免使用未来信息，因此我们更倾向于前向验证（随着时间的推移将时间序列分成训练、验证和测试块），而不是模型超参数优化中的交叉验证。...不幸的是，搜索时间可能会随着生成公式的长度和复杂性呈指数增长，并迫使我们考虑更有效的替代方案。...其次，神经网络的梯度搜索可能会卡在局部最优点，导致模型不稳定问题。最后，神经网络由于其灵活性可能会遭受更严重的过拟合，并且由于数据具有极大的噪声，这种情况在量化中会变得更糟。
设计存在巨大漏洞，或者业务发生重大改变，之前曾经有效的设计变得不再适用； 2）缺陷。已知的，但还没有时间解决的软件中的问题； 3）测试覆盖不充分。...该组件的接口随着时间的推移不断发展，变得越来越臃肿庞大，从而欠下了技术债，该技术债是我们无法预见第三方组件开发人员将来怎样进一步发展组件而带来的。最后，还有一种技术债是策略性的技术债。...如果因为技术债的原因，对老产品停止增加新特性或修复缺陷使其失去活力，它对当前或潜在客户就会变得越来越没有吸引力。 6）可预测性降低。...如果产品确实已经债台高筑，基本上不太可能进行任何形式的预测啦。 7）表现越来越差。...随着技术债越积越多，人们开始预计工作表现逐渐越变越差，进而降低他们对结果的期望； 8）挫折感四处弥漫。高技术债所导致的最不幸的后果是，价值链中的所有人都因此而备受挫折。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 前言 卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年， 在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构...时间推移到14年后，随着AlexNet以高出第二名约10%的accuracy rate成为了2012年ImageNet图像识别竞赛的第一名，深度学习以及卷积神经网络的研究热潮被彻底引爆，从此CNN进入了飞速发展的阶段...本次博客将介绍如今图像识别领域十分经典的一些CNN网络，虽然现在卷积网络框架也随着研究的深入变得越来越复杂，但我们仍然可以在一些最新的网络结构中发现它们的身影，这些经典CNN网络有时候是整个算法提取特征的骨架...，阻碍网络向深度发展的一个主要因素就是梯度不能得到有效的传播，越深的网络反传过程中的梯度相关性会越来越差，接近于白噪声，导致梯度的更新也相当于随机扰动。...3.1改进 以往的瓶颈：深度网络不可控的梯度消失，深层网络与浅层网络的梯度相关性下降，网络难以训练。 ResNet的改进：引入了一个残差映射的结构来解决网络退化的问题： 何为残差映射？
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