最前面是用于图像处理的卷积神经网络,经过卷积神经网络处理的图像特征输入进LSTM中,再经过LSTM处理之后输入DQN。可以看到,算法的网络结构是比较简单的。主要的就是在DQN前面加了一个LSTM层。不过在具体的代码实现和输入输出上还有一些需要注意的地方。同时,因为我们是使用第三方库进行环境的搭建,所以前面的卷积神经网络就...
6. 长短时记忆网络(LSTM):长短时记忆网络是一种循环神经网络的变体,专门用于解决长序列任务。它通过门控机制控制信息的流动,有效地缓解了梯度消失和爆炸问题。 7. 人工神经网络(ANN):人工神经网络是神经网络的基本形式,由神经元、权重和激活函数组成。它通过对输入数据的加权求和和激活函数运算得到输出,实现数据的...
最前面是用于图像处理的卷积神经网络,经过卷积神经网络处理的图像特征输入进LSTM中,再经过LSTM处理之后输入DQN。可以看到,算法的网络结构是比较简单的。主要的就是在DQN前面加了一个LSTM层。不过在具体的代码实现和输入输出上还有一些需要注意的地方。同时,因为我们是使用第三方库进行环境的搭建,所以前面的卷积神经网络就...
简单讲解DQRN论文及其基本原理,并用paddle实现 - 飞桨AI Studio
Emekary创建的收藏夹机器学习内容:神经网络必看!如何从零入门CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM!清华大佬一天就教会了我如何入门神经网络算法,绝对通俗易懂,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
【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
LSTM:Long Short-term Memory LSTM 有三个门(遗忘门,输入门,输出门),来保护和控制细胞状态; 遗忘门:决定丢弃信息; 输入门:确定需要更新的信息; 输出门:输出信息; RNN 与 LSTM 的不同: 处理方式不同(RNN:tanh;LSTM:求和); RNN 的“记忆”在每个时间点都会被新的输入覆盖,但 LSTM 中“记忆”是与新的输入...
size dropout：直接看英文吧 bidirectional：默认为False，表示单向LSTM，当设置为True，表示为双向LSTM...
1.一种基于lstm优化dqn网络的多约束频谱分配方法,其特征在于,该方法包括:在前处理阶段获取系统内各项设备参数指标与频段资源数据并计算各功能矩阵;初始化dqn网络并完成前期预处理结果与网络元素的映射;设置仿真阶段数episode并记为e,将网络的训练过程分为多个e;更新搜索概率p ...
本发明公开了一种基于LSTMDQN的无人车避障方法,包括:通过无人车探测周围环境信息,并将环境信息输入到LSTMDQN模型中;利用LSTMDQN模型中的长短期记忆网络对环境信息进行特征提取,并与数据库进行比对,确定障碍物的类型,完成对障碍物的预测;将障碍物预测结果输入LSTMDQN模型训中训练好的DQN部分,给出最优避障动作,无人车...