2. 递归神经网络(RNN):递归神经网络适用于处理序列数据,如时间序列和文本。它利用循环结构模拟序列数据,能够捕捉序列中的时间依赖性。典型的网络结构包括LSTM、GRU等。 3. 生成对抗网络(GAN):生成对抗网络包含生成器和判别器,通过竞争的方式生成逼真的图片、视频等。典型的网络结构包括DCGAN、CycleGAN等。 4. 自动编...
rnn是否能解决DQN的问题 1.RNN前向计算:对于如下结构,x是输入,s为隐层,o为输出,U,W,V为不同层的权值,同一类型的权连接权值相同 则ot可表示为 其中,g,f为输出层,隐层的激活函数,f一般选择tanh函数,若RNN用于分类的话,g选择softmax函数 2.RNN反向传播:BPTT算法,本质还是BP算法,因为RNN处理序列数据,所以在...
【2025版】不愧是吴恩达教授!一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!简直不要太爽!共计163条视频,包括:神经网络概览(、神经网络的表现形式(、计算神经网络的输出(等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
【127集】2025最新八大神经网络,CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、CapsuleNet等神经网络算法一口气学完!共计121条视频,包括:【卷积神经网络CNN】1-回顾深度神经网络_卷积层是局部连接、2-单通道卷积的计算、3-彩色图片卷积的计算等,UP主更多精彩视频,请关
如果状态数据以图像或文本形式存在,则可能采用常规的 CNN 或 RNN 架构。 四、 DQN 工作流程概览 DQN 的训练过程跨越多个时间步与多个回合。在每个时间步骤中,它都会按顺序执行以下操作: 1. 收集训练数据首先,让我们放大第一阶段: Experience Replay 从当前状态 St 中,以ε-贪婪策略选择一个动作 at,执行此动作并...
为了适应批量更新的RNN，并支持不同长度的episodes，该算法采用了一种策略，即通过长度为K的时间窗口进行截断反向传播。这样，可以利用K步返回来估算优势，也就是在相同的K步窗口内将return相加，并在K步后从值函数中引导。参数的存储则交由参数服务器来管理，而worker在每个梯度步骤完成后会同步其参数。DPPO算法的...
DPPO算法的伪代码在Algorithm 2和Algorithm 3中提供。W为worker数量,D为worker的数量设定了一个阈值,其梯度必须可用于更新参数。M、B是给定一批数据点的策略和基线更新的子迭代的数量。T是在计算参数更新之前每个worker收集的数据点的数量。K是计算K-step返回和截断反推的时间步数(对于RNNs)。
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,用与不用取决于决策对时序相关性的依赖程度。换句话说,如果之前的经验对当前决策很有参考意义(比如 Dota)就适合用 RNN,反之仅依靠即时信息做应激式决策就足以应付就没必要用 RNN。实践中经常采取折中方案,将最...
RNN 通常应用于时间序列数据,其中网络的输出取决于先前时间步骤的激活。除了网络的先前隐藏状态与下一个输入一起反馈给网络外,RNN 的训练过程类似于前馈网络。这就允许网络通过记忆先前的激活而变得具有上下文感知,这在那种单个观察不代表完整状态的游戏中是非常有用的。对于 shi'pi 视频游戏,通常使用一堆卷积层,然后...
一、RNN原理RNN的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的。 序列数据往往前后时刻是相关的,因此用RNN。RNN特点 1、权值共享,图中的W全是相同的,U和V也一样。 2、每一个输入值都只与它本身的那条路线建立权连接,不会和别的神经元连接。前向传...