最近在学习一个课程,课程里一个项目就是看图说话,需要提起使用CNN提取图像特征,然后使用LSTM进行文本特征提取,然后将图像特征和文本特征进行合并,扔到网络里面进行训练,完成看图说话的训练,CNN很熟悉,LSTM第一次接触,记录下新手使用LSTM的过程。一、RNN下图是RNN模型的结构图上图的 理论框架——马科夫决策过程(MDP)强...
强化学习是一种机器学习,其中智能体(Agent,也翻译作代理)通过执行操作(Action)和查看结果(R
深度学习和强化学习工程师哪个好?深度学习2023年招聘职位量 4.1K,较2022年下降了 9%。强化学习工程师2023年招聘职位量 34,较2022年增长了 48%。职友集还通过岗位职责,工作内容,为你对比深度学习和强化学习工程师哪个好就业?想知道深度学习和强化学习工程师区别,首选
一、算法详解文章最后附有博主自己实现的深度qlearning玩space invader游戏本文介绍的是基于神经网络的qlearning算法。我们知道传统的qlearning算法只能处理状态和动作有限的情况,对于无穷多,则是无法有效处理的。现实生活中,环境的的,而神经网络正好可以处理这样的情况。这里深度qlearning算法使用一个神经网络来表示一个q表...
https://www.toutiao.com/a6652493457161978376/2019-01-31 11:12:13深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合,可以直接根据输入的图像进行控制,是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。简介深度强化学习的框架深度学习具有较强的感知能力,但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力,对感知问题...
PPO算法经典论文阅读PPO算法是强化学习中的经典算法,其全称为近端策略优化(Proximal Policy Optimization)。1.引言 首先在论文的引言部分给出了经典的强化学习算法的不足之处:许多的经典强化学习算法在大型的模型、数据采样效率、鲁棒性(无需手动超参调整)上都有很大的提升空间。Q-Learning算法(包括函数逼近类算法)在...
分布估计算法解决旅行商问题(TSP)TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出。问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗 ...
DQN算法是DeepMind团队提出的一种深度强化学习算法,在许多电动游戏中达到人类玩家甚至超越人类玩家的水准,本文就带领大家了解一下这个算法,论文和代码的链接见下方。论文:Human-level control through deep reinforcement learning | Nature代码:https://github.com/indigoLovee/DQN喜欢的话可以点个star ...
纺织材料实验室是一种专门进行纺织材料性能测试和分析的实验室。以下是一个纺织材料实验室建设方案,包括仪器设备的概述:一、实验室面积和布局:纺织材料实验室的面积需要根据实验需求和实验仪器设备的数量和类型来确定,通常需要分为样品制备区、样品测试区和数据处理区等区域。不同区域之间需要合理布局,方便操作和管理。二...
https://www.toutiao.com/a6652493457161978376/2019-01-31 11:12:13深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合,可以直接根据输入的图像进行控制,是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。简介深度强化学习的框架深度学习具有较强的感知能力,但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力,对感知问题...