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神经网络必看!如何从零入门CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等!清华大佬一天就教会了我如何入门神经网络算法,绝对通俗易懂共计95条视频,包括:1-神经网络是有监督的算法_生物神经元到人工神经元、2-三种常见的激活函数_网络拓扑介绍_优化算法、3-单层神经网
从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络!丨零基础篇共计122条视频,包括:1.1.机器学习和深度学习的区别、2.2.深度学习介绍、3.3.02_深度学习介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
相信很多小伙伴经常听到RNN,CNN,GNN,GAN,DQN,TransFormer,五大经典图神经网络那么它们到底有什么区别呢?今天我来给大家唠一唠,#图神经网络 #人工智能 #计算机技术 #唐宇迪 - 迪哥谈AI于20230408发布在抖音,已经收获了2.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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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...
LSTM只是在RNN的基础上多了一记忆细胞层,可以把过去的信息和当下的信息隔离开来,过去的信息直接在Cell运行,当下的决策在Hidden State里面运行。加入RNN以后就把DQN变成了DRQN,然后就可以走一些非常复杂的环境。 RNN, U是隐层连接 LSTM: 加入Cell DRQN框架 , RNN网络是大脑,做出的决策影响世界, 世界又给这个大脑以...
R2D2(Recurrent Replay Distributed DQN) 2019年,DeepMind在前一年的sota算法Ape-X DQN的基础上,引入了多项新的改进,产生了更加优秀的R2D2算法,其中RNN的引入对于性能的提升有着最为重大的影响。 由于使用了LSTM进行训练,存储的经验不再按照(s,a,r,s’)的形式存储,改为了存储固定长度N=80的{(s,a,r),...}...
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