https://arxiv.org/pdf/1511.06581.pdf 代码地址:https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/Dueling...%20DQN%20Demo 1、Dueling Network 什么是Dueling Deep Q Network呢?...上面是我们传统的DQN,下面是我们的Dueling DQN。在原始的DQN中,神经网络直接输出的是每种动作的 Q值, 而 Dueling DQN 每个动作的 Q值 是有下面的公式确定的: ?...接下来,我们重点看一下我们Dueling-DQN相关的代码。...initializer=b_initializer, collections=c_names) l1 = tf.nn.relu(tf.matmul(s, w1) + b1) if self.dueling
本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement...Dueling DQN网络结构 由于Q网络的价值函数被分为两部分,因此Dueling DQN的网络结构也和之前的DQN不同。...Dueling DQN实例 下面我们用一个具体的例子来演示Dueling DQN的应用。仍然使用了OpenAI Gym中的CartPole-v0游戏来作为我们算法应用。...也就是网络结构定义部分,主要的代码如下,一共有两个相同结构的Q网络,每个Q网络都有状态函数和优势函数的定义,以及组合后的Q网络输出,如代码红色部分: def create_Q_network(self...): # input layer self.state_input = tf.placeholder("float", [None, self.state_dim]) # network
论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014).
最近提出的 maxout network【8】中, 特征maps 的数量通过 对 affine feature maps 最大池化 降低。...和传统卷积层中进行的线性分类相比较,maxout network 可以对位于凸集合中的概念进行分类。这使得 maxout network 的性能 在好几个公共测试数据库上名列前茅 。...但是 maxout network 有一个前提假设,那就是 学习的概念位于 凸集合中,但是这有时不成立。这就需要采用一个可以近似更广义函数的逼近器。...于是我们提出了 Network In Network 结构,使用 MLP 来对图像块提取更加抽象的特征。 3 Network In Network ?
Siamese Network(孪生网络) 简单来说,孪生网络就是共享参数的两个神经网络 ? 在孪生网络中,我们把一张图片$X_1$作为输入,得到该图片的编码$G_W(X_1)$。...由于相似的图片应该具有相似的特征(编码),利用这一点,我们就可以比较并判断两张图片的相似性 孪生网络的损失函数 传统的Siamese Network使用Contrastive Loss(对比损失函数)...;验证标题与正文的描述是否一致(标题和正文长度差别很大),或者文字是否描述了一幅图片(一个是图片,一个是文字)就应该使用Pseudo-Siamese Network Triplet Network(三胞胎网络...) 如果说Siamese Network是双胞胎,那Triplet Network就是三胞胎。...Triplet Network在CIFAR,MNIST数据集上效果均超过了Siamese Network ?
可以和network服务一起并行运行(systemctl start|stop|restart|status network),后续估计会被NetworkManager完全替代。...系统会优先启动NetworkManager,再启动network避免NetworkManager的配置被篡改。...对于全局设置,请使用该/etc/sysconfig/network文件。...,但需要down和up,nmcli dev disconnect interface-name && nmcli con up interface-name 在启动时,network读取所有ifcfg...只有这些扩展名被排除:.old,.orig,.rpmnew,.rpmorig,和.rpmsave ifup的逻辑 ifup寻找一个名为/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-XXX
Introduction 出自新加坡国立大学2014年的论文Network In Network。 该设计后来为 ResNet 和 Inception 等网络模型所借鉴。
Linux重启网络服务 用systemctl restart networking Ubuntu Server: Fail to restart networking.service: Unit network.service
这些后续工作中比较有名的有 Double DQN, Prioritized Replay 和 Dueling Network。...3.3 Dueling Network Baird 在 1993 年提出将 Q 值分解为价值 (Value) 和优势 (Advantage) [4]。...作者在论文中报告 Dueling Network 和 Prioritized Replay 结合的效果最好。 4....总结 上次本来想把基于价值的深度强化学习的 Double DQN, Prioritized Replay 和 Dueling Network 也写了的,写到晚上 2 点。...从上面介绍来看,DQN、 Double DQN、Prioritized Replay 和 Dueling Network 都能在深度学习出现之前的工作找到一些渊源。
3732: Network Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 395 Solved: 179 [Submit][Status] Description
、none、Network plugins。...自定义 bridge 除了使用默认 docker0 作网桥以为还可以使用 docker network 相关命令自定义网桥: docker network create 1ess-net 再查看 network...指定使用的网络模式,再创建两个容器: docker run --name box3 --network 1ess-net busybox docker run --name box4 --network...host 网络 host 模式使用是在容器启动时候指明 –network host,此时容器共享宿主机的 Network Namespace,容器内启动的端口直接是宿主机的端口,并且容器不会创建网卡和...none 网络 使用 –network none 选项指定其网络模式,在该模式下虽然容器有着自己的 Network Namespace,但是容器内没有网卡、IP、路由信息,只有一个 lo 回环接口。
孪生神经网络有两个输入(Input1 and Input2),将两个输入feed进入两个神经网络(Network1 and Network2),这两个神经网络分别将输入映射到新的空间,形成输入在新的空间中的表示...,就应该使用pseudo-siamese network。...传统的siamese network使用Contrastive Loss。损失函数还有更多的选择,siamese network的初衷是计算两个输入的相似度,。...Siamese network是双胞胎连体,整一个三胞胎连体行不行?...Triplet network6. Siamese network的用途有哪些?这个可以说太多了,nlp&cv领域都有很多应用。
3)使用Dueling Bandit Gradient Descent方法来进行有效的探索。 算法的框架如下图所示: ?...network Q ̃ 的表现,如果exploitation network Q效果更好,则模型保持不动,如果 exploration network Q ̃ 的表现更好,exploitation network...3.3 深度强化学习作推荐 这里深度强化学习用的是Dueling-Double-DQN。之前我们介绍过DQN的三大改进,包括Double-DQN,Dueling-DQN和优先经验回放,这里用到了两个。...实战深度强化学习DQN-理论和实践 DQN三大改进(一)-Double DQN DQN三大改进(二)-Prioritised replay DQN三大改进(三)-Dueling Network...如果exploration network Q ̃的效果好的话,那么当前Q网络的参数向着exploration network Q ̃的参数方向进行更新,具体公式如下: ?
Pointer Network是seq2seq模型的一种变型。seq2seq模型是一种编码-解码框架的端到端生成模型,已经在机器翻译、对话生成、语法改错等领域有了成功的进展。本文不再赘述。...此处主要介绍Pointer Network的基本原理和作用。...Pointer Network的主要作用 Pointer Network主要用于解决组合优化问题,传统的优化问题寻优一般使用启发式的搜索算法,基于Pointer Network主要是对源数据进行组合...Pointer Network的模型框架 ? 对于凸包问题,可以简述为:可定图中若干点,选取其中几个连接成凸多边形使得该多边形能包含图中所有的点。...(3)区别于seq2seq +Attention模型,Pointer Network直接使用Attention的权重信息作为位置重要性的概率分布输出 ?
所以说,Neural Network是一种很powerful同上也是complicated的模型,另外,当hidden层神经元数量大的时候计算量会非常大。比如下面的一个例子,有一个圆形区域,里面的+!...3.Neural Network 之前已经介绍过三种线性模型:linear classification,linear regression,logistic regression。...那么下图更新之后的Neural Network: ? ? 指的就是第几层,再看一下权值w: ? l表示第几层,ij表示前一层输出个数加上当前的项。那么对于每一层的分数: ?...然后就是网络生成训练的主要部分了: class Network(object): def __init__(self, x, y): '''initialize the data...plt.plot(range(len(Accuracy)), Accuracy, c = 'blue') plt.title('The Accuracy of the Neural Network
u013527419/article/details/76017528 网络表示学习相关资料 https://blog.csdn.net/u013527419/article/details/74853633 NE(Network...LINE(Large scale information network embedding) https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf https://blog.csdn.net...MMDW(Max-Margin DeepWalk Discriminative Learning of Network Representation) https://www.jianshu.com/p.../be27d1be7a79 DW本身是无监督的,如果能够引入label数据,生成的向量对于分类任务会有更好的作用 将DeepWalk和Max-Margin(SVM)结合起来 TADW(Network Representation...Extra Info CANE CENE(A General Framework for Content-enhanced Network Representation Learning) 问题 同时利用网络结构特征和文本特征来学习网络中节点的
3)使用Dueling Bandit Gradient Descent方法来进行有效的探索。...network Q ̃ 的表现,如果exploitation network Q效果更好,则模型保持不动,如果 exploration network Q ̃ 的表现更好,exploitation network...Q的参数将会向exploration network Q ̃变化。...3.3 深度强化学习作推荐 这里深度强化学习用的是Dueling-Double-DQN。之前我们介绍过DQN的三大改进,包括Double-DQN,Dueling-DQN和优先经验回放,这里用到了两个。...如果exploration network Q ̃的效果好的话,那么当前Q网络的参数向着exploration network Q ̃的参数方向进行更新,具体公式如下: 否则的话,当前Q网络的参数不变
从全局上看,ReLU可以看做Maxout的一种特例,Maxout通过网络自动学习激活函数(从这个角度看Maxout也可以看做某种Network-In-Network结构),不对k做限制,只要两个Maxout...Network in Network NIN的思想来源于《Network In Network》,其亮点有2个方面:将传统卷积层替换为非线性卷积层以提升特征抽象能力;使用新的pooling层代替传统全连接层
进行改进,首先在 2015 年初发布了 Nature 文章,提出了 Nature 版本的 DQN,然后接下来在 2015 年一年内提出了 Double DQN,Prioritied Replay,还有 Dueling...Network 三种主要方法,又极大的提升了 DQN 的性能,目前的改进型 DQN 算法在 Atari 游戏的平均得分是 Nature 版 DQN 的三倍之多。...4 Double DQN,Prioritised Replay,Dueling Network 三大改进 大幅度提升 DQN 玩 Atari 性能的主要就是 Double DQN,Prioritised...Replay 还有 Dueling Network 三大方法。...Dueling Network:将 Q 网络分成两个通道,一个输出 V,一个输出 A,最后再合起来得到 Q。如下图所示(引用自 Dueling Network 论文)。
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