reinforcement-learning

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Was machen model.predict() und model.fit()? bisher wirklich große

Ich werde durch this reinforcement learning tutorial und Es war aber könnte jemand bitte erklären, was newQ = model.predict(new_state.reshape(1,64), batch_size=1) und model.fit(X_train, y_train, bat

python deep-learning keras reinforcement-learning 2016-06-22

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sknn - Eingang Dimension Mismatch am zweiten Sitz

I wurde versucht, ein neuronales Netzwerk zu schaffen, das Verstärkungs Lernen verwendet. Ich wählte scikit-neuralnetwork als die Bibliothek (weil es einfach ist). Es scheint jedoch, dass diese Anpass

python scikit-learn reinforcement-learning 2016-06-24

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Verstärkung lernen: Neuronales Netz

Während ein neuronales Netz verwenden, um Generalisierung in hohen Zustandsräumen zu erhalten, was sind die Eingabeeinheiten? Zum Beispiel, wenn der Zustandsvektor 1-dimensional ist, sagen wir die Pos

neural-network reinforcement-learning 2016-07-01

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Was ist Aktion und Belohnung in einem neuronalen Netzwerk, das Gewichte lernt durch Verstärkung Lernen

Mein Ziel ist es, Kundenabwanderung vorherzusagen. Ich möchte das Verstärkungslernen verwenden, um ein rekurrentes neuronales Netzwerk zu trainieren, das eine Zielantwort für seine Eingabe vorhersagt.

reinforcement-learning recurrent-neural-network 2016-05-21

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Verringert die Vorverarbeitung bei tiefem Q/Verstärkungslernen die Genauigkeit?

Ich habe auf tiefe Verstärkung Lernen wie hier zu lesen up: https://www.nervanasys.com/demystifying-deep-reinforcement-learning/ Es wird eine Weile dauern, bis ich all die Mathematik verstehe aber, da

computer-vision neural-network deep-learning reinforcement-learning 2016-07-11

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Aktionsauswahl mit Softmax?

Ich weiß, dass dies eine ziemlich dumme Frage sein könnte, aber was zur Hölle .. Ich versuche im Moment, Soft Max Aktion Selektor, der die Boltzmann-Verteilung verwendet implementieren. Formula Was ic

c++ reinforcement-learning q-learning softmax 2016-05-23

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DeepMind-Atari-Tief-Q-Learner (DQN) kann keine Spiel-ROMs außer Breakout

Ich studiere https://github.com/kuz/DeepMind-Atari-Deep-Q-Learner in diesen Tagen. Ich habe erfolgreich Breakout an meiner Maschine trainiert. Als ich jedoch versuchte, die von http://www.atariage.com

neural-network deep-learning torch reinforcement-learning q-learning 2016-05-27

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Wie können Sie Gradienten für das asynchrone n-step DQNetwork-Update in Tensorflow akkumulieren und anwenden?

Ich versuche Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning zu implementieren, und einer der Schritte erfordert, den Farbverlauf über verschiedene Schritte zu akkumulieren und dann anzuwenden. W

neural-network tensorflow reinforcement-learning 2016-06-08

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TensorFlow: Grafikoptimierung (GPU-CPU-Leistung)

Diese Ausgabe wurde ursprünglich auf veröffentlicht. Es wäre gut, dort zu beginnen, da es mehr Details zum ursprünglichen Problem in diesem Thread gibt und sperrig ist, sodass ich nicht auf StackOverf

tensorflow reinforcement-learning 2016-07-31

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Q-Wert für den absorbierenden Zustand

\begin{equation} ​Q_{t+1}(s_t,a_t) = Q_{t}(s_t,a_t) +\alpha (R_{t+1} + \gamma * \max(Q_t(s_{t+1}, a)) - Q_t(s_t, a_t)) \end{equation} In obiger Gleichung ist es ein Begriff max(Q_t(s_{t+1},a)) Je

reinforcement-learning q-learning 2016-06-13

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