Double Machine Learning 现在,我们来看一下,如果用DML的方法应该如何estimate。 把样本分为两份,其中 i\in I 表示为main sample, i\in I^c 表示为auxiliary sample 使用auxiliary sample来预估 \hat{m}_0: \hat{V} = D - \hat{m}_0(X) 同样使用auxiliary sample来预估 \hat{f}_0(X): \hat{W...
Double Machine Learning把Treatment作为特征,通过估计特征对目标的影响来计算实验的差异效果。Machine Learning擅长给出精准的预测,而经济学更注重特征对目标影响的无偏估计。DML把经济学的方法和机器学习相结合,在经济学框架下用任意的ML模型给出特征对目标影响的无偏估计 HTE问题可以用以下的notation进行简单的抽象 Y是实...
Double Machine Learning把Treatment作为特征,通过估计特征对目标的影响来计算实验的差异效果。 Machine Learning擅长给出精准的预测,而经济学更注重特征对目标影响的无偏估计。DML把经济学的方法和机器学习相结合,在经济学框架下用任意的ML模型给出特征对目标影响的无偏估计 HTE其他方法流派详见因果推理的春天-实用HTE论文...
核心论文 V. Chernozhukov, D. Chetverikov, M. Demirer, E. Duflo, C. Hansen, and a. W. Newey. Double Machine Learning for Treatment and Causal Parameters. ArXiv e-prints 文章链接 背景 HTE问题可以用以下的notation进行简单的抽象 Y是实验影响的核心指标 T是treatment,通常是0/1变量,代表样本进入...
本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN的论文<Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning>。 1. DQN的目标Q值计算问题 在DDQN之前,基本上所有的目标Q值都是通过贪婪法直接得到的,无论是Q-Learning, DQN(NIPS 2013)还是 Nature DQN,都是如此。比如对于Nature DQN,虽然用了两个Q网络并使用...
Pro Deep Learning with TensorFlow is a practical and mathematical guide to deep learning using TensorFlow. Deep learning is a branch of machine learning where you model the world in terms of a hierarchy of concepts. This pattern of learning is similar to the way a human brain learns, and it...
Double Deep Q-Learning Netwok的理解与实现 作比较,注意可能不是同一个行动,然后进行误差反向传播 代码实现 代码基础框架来自于这篇博客。 Agent.py强化学习train.py训练 训练结果学习率是0.001,100个批次的训练...理论简介 Double DeepQ-LearningNetwok (DQN),基础理论来自于这篇论文。基础理论部分,参考这篇笔记...
本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN的论文<Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning>。 1. DQN的目标Q值计算问题 在DDQN之前,基本上所有的目标Q值都是通过贪婪法直接得到的,无论是Q-Learning, DQN(NIPS 2013)还是 Nature DQN,都是如此。比如对于Nature DQN,虽然用了...
参考:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/ DQN的两大特色: Experience replay:经验回放,Q-learning是一种off-policy离线学习方法,可以利用以前的经验进行学习 Fixed Q-targets:打乱相关性,用到两个结构相同,但架构不同的神经网... ...
For using a machine learning algorithm to solve imbalanced data classification, the learning ability of data features is of much importance. Generative adversarial networks (GANs) can learn prosperous data features from unlabeled data, which has been widely confirmed and applied. Nonetheless, because ...