1. 为什么需要Attention 在了解Attention之前,首先应该了解为什么我们需要注意力机制。我们以传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。 传统的机器翻译,也称机器翻译(Neural machine translation),它是由encoder和decoder两个板块组成。其中Encoder和Decoder都是一个RNN,也可以是LSTM。不熟悉RNN是如何工作的读者,请...
比如Atari有些输入的是图像信息,就可以构造一个卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来作为价值网络。为了增加对历史信息的记忆,还可以在CNN之后加上LSTM长短记忆模型。在DQN训练的时候,先采集历史的输入输出信息作为样本放在经验池(Replay Memory)里面,然后通过随机采样的方式采样多个样本进行minibatch的随机梯度...
ResNets: ease the training of very deep neural networks by adding shortcut connections to learn residual functions with reference to the layer inputs. RNN: 很多层神经网络之间会share the same weights。 LSTM: 可以储存历史长时间的信息。 Deep RL和 "shallow" RL最大的区别是使用的function approximat...
针对使用经验回放机制产 生参数滞后而导致的表征漂移等问题, Kapturowski 等提出了循环回放分布式深度 Q 网络 (Recurrent replay distributed DQN, R2D2)。R2D2 使用全零状态初始化网络与回放完整轨迹两种方法来比较训练 LSTM的差异, 提出状态存储 和“Burn-in”方法来训练随机采样的循环神经网络。更进一步, Le Paine ...
我们开发了RL集群环境,并在TF-Agents框架中实现了两个基于深度强化学习(DRL)的调度器。所提出的基于DRL的调度代理在细粒度水平上工作,以放置作业的执行器,同时利用云虚拟机实例的定价模型。此外,基于DRL的代理还可以学习不同类型作业的固有特性,以找到合适的位置,从而降低集群虚拟机的总使用成本和平均工作时间。结果...
大部分深度强化学习DRL 算法(主要是策略梯度 policy gradient、Actor-Critic Methods)可以抽象成上面这种 **DDPG-style RL training pipeline。**它的可拓展性非常好,且方便拓展,与稳定训练。 大部分 DRL 算法,指的是 Off-policy 的 DDPG、TD3、SAC 等,以及 On-policy 的 A3C、PPO 等 及其变体。大部分算法的...
(2)优化算法的限制:LSTM只能在一定程度上缓解RNN中的长距离依赖问题,且信息“记忆”能力并不高。 2.什么是注意力机制 在介绍什么是注意力机制之前,先让大家看一张图片。当大家看到下面图片,会首先看到什么内容?当过载信息映入眼帘时,我们的大脑会把注意力放在主要的信息上,这就是大脑的注意力机制。
Leveraging Long Short-Term Memory(LSTM) networks, the method processes extensive sequences of LiDAR data,employs Convolutional Neural Networks(CNNs) for interpreting visual inputs from depth cameras, and integrates Inertial Measurement Unit(IMU) data to consistently direct the robot towards its goal ...
Long short-term memory (LSTM) is also employed for the prediction of traffic observation in the network. The proposed method is one efficient solution, however, the manuscript does not test the method on real time traffic. Another method proposed in [10] presents a two-layered DRL framework ...
Combinatorial Optimization Methods Based on Deep Reinforcement Learning Self-Attention 资源记录 英文详解,有图文:http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 原始论文:Attention Is All You Need LSTM Base: RNN (台...解读DDPG算法结构 算法流程 1.主要的架构可以分解成以下几部分进行理解: *首先DDPG的...