本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识,后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习,遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后,神经网络...
与待处理的问题无关,深度学习中神经网络可以将数据直接作为原始数据,进行“端对端” 的学习。通过不断地学习所提供的数据,尝试发现待求解的问题的模式。 4.1.2训练数据和测试数据 机器学习中,一般将数据分为训练数据和测试数据两部分来进行学习和 实验等,因为我们追求的是模型的泛化能力(指处理未被观察过的数据的...
(1) 深度学习算法既有监督学习模式的,也有非监督学习模式的?它有没有半监督学习模式的?如果有,请你分别列举一二? (2) 阿尔法狗再次“咬伤”了人类的最佳棋手柯洁,不出意外地再次“震惊世人”,有人说阿尔法狗是深度学习的典范之作?仅仅如此吗?除了深度学习之外,它还结合使用了什么技术? (3) 中国古代的铜钱,也...
全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后,神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续“鱼书”系列的风格,搭配丰富的图、表...
1第4章整体思路 神经网络的学习:神经网络存在合适的权重(w)和偏置(b),调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程叫做“学习”; 个人理解:使用训练数据进行学习,调整参数,让模型预测得更准确,其中参数就是权重和偏置,准确度通过损失函数观察,该往什么方向调整通过损失函数的梯度决定; ...
神经网络的学习按照上面4个步骤进行。这个方法通过梯度下降法更新参数,不过因为这里使用的数据是随机选择的mini batch数据,所以又称为随机梯度下降法( stochastic gradient descent)—SGD。“随机”指的是“随机选择的”的意思,因此,随机梯度下降法是“对随机选择的数据进行的梯度下降法”。深度学习的很多框架中,随机梯度...
深度学习入门4:强化学习 作者:(日)斋藤康毅|译者:郑明智出版社:人民邮电出版时间:2024年08月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥84.55 定价 ¥109.80 配送至 浙江杭州市 至北京市东城区 服务 由“博库网旗舰店”发货,并提供售后服务。 博库网旗舰店明星店铺...
其中:参数 f是要进行最优化的函数, init_x是初始值, lr是学习率learningrate, step_num是梯度法的重复次数。numerical_gradient(f,x)会求函数的梯度,用该梯度乘以学习率得到的值进行更新操作,由 step_num指定重复的次数。 学习过程举例: image 设初始值为(-3.0, 4.0),开始使用梯度法寻找最小值。上述最终计算...
深度学习入门4:强化学习 作者:(日)斋藤康毅|译者:郑明智出版社:人民邮电出版时间:2024年08月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥84.55 定价 ¥109.80 配送至 浙江杭州市 至北京市东城区 服务 由“火把图书专营店”发货,并提供售后服务。 火把图书专营店...
2册深度学习入门4 强化学习 [日]斋藤康毅+深度学习详解 王琦 杨毅远 江季 基于李宏毅老师“机器学习”课程 机器强化学习人工智能 点击进入9.9元专区>> ¥247.33 降价通知 定价¥247.33 暂无评分 0人评分精彩评分送积分 作者 (印度) 莫希特·塞瓦克(Mohit Sewak) 著,尹大伟,吴敏杰 译 查看作品 出版 国防...