近年来,随着深度学习的发展,特别是卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体如长短时记忆网络(LSTM),以及强化学习(RL)的进步,使得构建更加智能且高效的端到端系统成为可能。端到端目前形式也是有很多种,有“分段式”、“一段式”等,具体性能和训练的难度也存在一定的差异。 传统的系统架构是按照功能串联或...
实际应用中往往同时包含这两种状态信息,因此网络类型也可以既有 CNN 也有 MLP,处理完各自对应的输入信息后,在高层通过 concat 操作汇集在一起,再通过若干层全连接,最后输出 action 或 Q/V 值。 对于on-policy 算法,episode 形式的数据天然适合采用 RNN 来挖掘更多时序信息,但同时也会显著提高训练难度,用与不用取...
关于输入的raw pixel的处理方面我采用的是CNN，输入时连续的四帧image，详情如下：第一层: 卷积核 (4x...
average reward曲线非常noisy,因为CNN中weight的微小变化都会对policy造成影响。但是average Q(S, A)是比较平滑上升的曲线。 11、综上 DQN其实就是把Q-Learning的Q(S, A)变成了CNN的输出。为了满足深度学习要求的数据间的独立性和数据分布的稳定性采用了experience replay和iterative update的方法。
Our proposed DDPG has two different convolutional neutral networks (CNNs) based function approximators. The proposed AI-trader's performance is shown to outperform other methods with the use of real stock-index future data. We further discuss the generalization and implications of the proposed method...
(3)在测试样例过滤环节,FuzzGuard基于卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork,CNN)预测变异样本的可达性(reachability)来过滤低质量样本,并与AFLGo整合来提高模糊测试的效率,实验中最高提速到达17.1倍。 (4)在变异策略选择环节,研究人员主要尝试引入强化学习的相关技术来提高模糊测试效率。Bottinger等人利用强化学习的深度...
DQN具体的网络结构见下:实际输入是游戏的连续4帧画面,不只使用1帧画面为了感知环境的动态性,接两层CNN,两层FNN,输出各个动作的Q值。 因为DQN本身是个回归问题,模型的优化目标是最小化1-step TD error的平方loss,梯度的计算也很直接了,见下图。 DQN最终能够取得成功的一方面是采用了DNN网络进行Q值的函数拟合,end...
基于3D CNN-DDPG端到端无人驾驶控制 李国豪 【摘要】文中基于希望直接应用低成本可见光摄像头解决无人驾驶中的刹车、油门和转向控制的问题为目的,采用了深度卷积神经网络和深度确定性策略梯度强化学习结合的方法.通过加入三维卷积神经网络,学习出连续的车辆摄像头视觉感知视频图像帧中的时序属性特征,使得智能体能够利用...
卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络(传统前馈神经网络)相比具有以下特点:(1)、采取局部连接(稀疏连接),减少了所需参数; (2)、可直接处理二维数据,故常被用于图片处理操作; (3)、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层:卷积层CNN算法常用于图片处理,其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行...
具体点讲,就是把Q-learning中估算Q值函数的模型应用为神经网络,一般我们用的是三层CNN结构。 DQN在实际操作中会遇到一个问题,就是过度高估(over-estimate)Q值函数。于是我们使用Double DQN来缓解这个问题。 Double DQN 什么叫过度高估... 【强化学习】SPG DPG DDPG(DPG3)...