长短期记忆网络是RNN模型的一种,它通过添加“忘记”门来避免梯度消失问题。 强化学习与控制(Reinforcement Learning and Control) 强化学习的目标是让代理(agent)学会如何在环境中进化。 马尔科夫决策过程(Markov decision processes) 马尔科夫决策过程(MDP)是一个5元组,其中: 是一组状态。 是一组行为。 是和的状态...
同时,卷积层通常存在参数共享(Parameter Sharing)机制:每个深度切片上的所有神经元共享相同的权重和偏置,以减少卷积层的参数总量。每个深度切片的权重也称为一个filter或kernel。在反向传播过程中,每个神经元依然独立计算关于参数的梯度,但更新时需要将该深度切片上所有神经元计算的梯度进行汇总以统一对参数进行更新。 2 ...
在深度强化学习中,CNN被用作函数近似器,用于学习状态和动作之间的映射关系。 CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构,它通过卷积层、池化层和全连接层等组件,能够有效地提取图像中的特征。在深度强化学习中,CNN可以将状态作为输入,通过学习得到状态值函数或动作值函数的近似表示。 Q-近似算法是一种用于解决强化...
深度Q网络算法(DQN)是一种经典的基于值函数的深度强化学习算法,它将卷积神经网络与Q-Learning算法相结合,利用CNN对图像的强大表征能力,将视频帧视为强化学习中的状态输入网络,然后由网络输出离散的动作值函数,Agent再根据动作值函数选择对应的动作 DQN利用CNN输入原始图像数据,能够在不依赖于任意特定问题的情况下,采用...
本发明提供了一种基于深度强化学习的faster-rcnn目标物体检测方法—deep-rl-faster-rcnn方法:采用空洞空间金字塔池化模块进行多尺度特征提取,并且采用将特征进行融合来避免因逐层卷积和池化操作造成的空间分辨率低的问题;然后基于dqn构建序列区域生成网络来选择最优的候选识别区域,最后采用自定义的e-nms算法去除冗余的检测...
《计算机工程》.2017,(第06期),马技等.基于视觉注意机制深度强化学习的行人检测方法.《中国科技论文》.2017,(第14期),审查员张媛媛(54)发明名称基于深度强化学习的Faster-RCNN目标物体检测方法(57)摘要本发明公布了一种基于深度强化学习的Faster‑RCNN目标物体检测方法,采用深度强化学习的经验池保存每个时刻的...
七月在线(JULYEDU.COM)专注人工智能,深度学习,机器学习,算法等AI技术的教育培训。七月在线拥有完整的人工智能课程体系,为学员提供全年GPU云实验平台,目前授课教师已达100余人,旗下有涵盖所有考点的上千题AI面试题库,并拥有80万的AI人才社群。
“阿尔法围棋”的技术架构就是深度学习神经网络中的CNN架构(两种落子策略——“监督学习”“强化学习”和一个局面评估策略)及蒙特卡罗搜索树。其
。李宏毅教授的深度学习教程(LeeDL Tutorial)是一套备受推崇的在线教育资源,由台湾大学电机工程学系的李宏毅教授精心打造。这套课程全面而系统地讲解了深度学习的基础知识和最新研究进展,从神经网络的基本原理到复杂的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、强化学习以及自监督学习等高级主题,为学习...
全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 机器学习深度学习人工智能正则表达式编程算法 学习率通常记作 ,表示在哪一步权重得到了更新。这个可以是固定的,也可以是自适应变化的。目前最流行的方法是 Adam,这是一种自适应学习率的方法。 一点人工一点智能 2023/02/02 2.3K0 深度强化学习智能交通 (...