近年来强化学习在搜推广方面应用的还蛮多的,比如在重排、融合公式调参方面,而且强化学习在大模型领域也很有优势。快手在AAAI2023发表一篇文章用强化学习来解决多任务模型里loss权重的问题,其主要想法用Actor-Critic 框架动态生成每个目标的loss权重以此优化多任务模型。这里简单介绍其实现原理,有些讲的不到位的地方欢迎交...
因此,如果已经知道了DQN算法的所有理论,那么DDQN算法就非常简单啦,这篇博文的理论部分主要讲解DDQN算法的改进部分。如果有小伙伴对DQN算法不太了解,可以参考我的这篇blog:深度强化学习-DQN算法原理与代码,里面详细介绍了DQN算法的相关理论并进行了仿真验证。 由于Double Q-learning要求构建两个动作价值函数,一个用于估计...
最终网络输出为三个动作:左、右、开火。右边是 label。loss 函数就是输出动作与label之间的交叉熵,最...
然后可以使用Pytorch的框架进行梯度的反向传播,降低loss,训练θ。
train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。 一、训练集loss不下降 1.1 数据集本身的问题 使用简单模型进行测试,比如机器学习的模型,较快能验证。另外检测数据集是否是乱序的。 数据本身以及label是否有异常 ...
强化学习问题中充斥着非稳态源,导致神经网络在强化学习中的应用成为一个臭名昭著的难题。我们发现了一种机制——非稳态预测目标会抑制深度强化学习智能体的学习过程:能力损失(capacity loss),即受制于目标函数值序列的网络失去了随着时间推移快速更新预测的能力。我们证明了能力损失发生在一系列RL智能体和环境中,并且对...
(self,a_batch): a = a_batch return a def def_loss(self,label=reca_batch,logit=all_actf): //自定义loss函数 neg_log_prob = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=label,logits=logit) return neg_log_prob def train(self,records): #训练 s_batch = np.array([record[0] for ...
本发明公开了一种双loss价值网络深度强化学习KVFD模型力学参数全局优化方法及系统,所述方法包括以下步骤:S1,将预获取的纳米压痕测量曲线输入训练好的预测值获取网络,获得所述纳米压痕测量曲线的参数预测值;S2,将所述参数预测值作为深度强化学习算法的迭代初值进行迭代,获得预获取的纳米压痕测量曲线的全局参数解的逼近;所...
Deep Learning Theory 2-5_ Geometry of Loss Surfaces (Empirical)(中)。听TED演讲,看国内、国际名校好课,就在网易公开课
双loss价值网络深度强化学习KVFD模型力学参数全局优化方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,双loss价值网络深度强化学习KVFD模型力学参数全局优化方法及系统说明:本发明公开了一种双loss价值网络深度强化学习KVFD模型力学参数全局优化方法及系统,所述方法...专利查