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 Hetergeneous Treatment Effect旨在量化实验对不同人群的
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...
然而正则和过拟合估计 μ 都会使得 估计θ时存在很大的bias。 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(Double/Debiased Machine Learning)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。 二、Movitation 2.1 Partially Linear ...
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...
RL论文阅读【四】Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning(Double DQN),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
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 ...
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...
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...
论文Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning 要点¶ 本篇教程是基于 Deep Q network (DQN) 的选学教程. 以下教程缩减了在 DQN 方面的介绍, 着重强调 Double DQN 和 DQN 在代码上不同的地方. 所以还没了解 DQN 的同学们, 有关于 DQN 的知识, 请从这个视频和这个Python教程开始学习. ...