Gradient

HTML5高级样式

http://www.caniuse.com特殊字体@font-face{font-family:自定义字体名src:字体文件路径}渐变线性渐变background:repeating-linear-gradient
Stobadiouth·2020-08-26 14:21

tensorflow API整理----Traing

TrainingTraining包含了以下一些类，用于模型训练：Optimizers，GradientComputation，GradientClipping，Decayingthelearningrate
hi小蜗·2020-08-26 13:38

Linear Least Squares 的多项式表达和矩阵表达 与 Python 实现

importnumpyasnpimportrandomimportsklearnfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_regressionimportpylabfromscipyimportstats%matplotlibinlinedefgradient_descent
kww_kww·2020-08-26 13:04

GBDT 入门教程之原理、所解决的问题、应用场景讲解

转载：https://toutiao.io/posts/u52t61/previewGBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree
eversliver·2020-08-26 12:14

HighlightingSystemDemo-其他Demo

一、HighlightingSystemDemo-02Colors1.主要演示Highlighter的Tween属性列表的Gradient属性，Duration属性，LoopMode属性，Delay属性
lsw5530·2020-08-26 12:23

css3渐变(gradient)

css3渐变（gradient）css3的内容各种格式五花八门都需要各种代码的进行组构，这次我就带大家重新巩固下css3的渐变，一起学习，一起进步。
亮亮很靓·2020-08-26 08:49

强化学习策略梯度梳理2 - AC（附代码）

策略梯度梳理ACActor-CriticActor-CriticPolicyGradient（QAC）QACwithsharednetworkone-stepACAC(λ\lambdaλ)主要参考文献ReinforcementLearning
ThousandsOfWind·2020-08-26 08:48

强化学习策略梯度梳理3-SOTA上（附PPO2代码）

强化学习策略梯度梳理-SOTA上强化学习策略梯度梳理-SOTA进阶方向1PG总结TRPOnaturalpolicygradientImportancesamplingTrustRegionsACKTR目标是为了提高
ThousandsOfWind·2020-08-26 08:17

优化算法-梯度下降法:BGD(批梯度)、SGD（随机梯度）、小批量梯度（MBGD）

（1）批梯度下降法（BatchGradientDescent）梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。
Foneone·2020-08-25 17:15

GBDT（Gradient Boost Decision Tree）

GBDT，全称GradientBoostingDecisionTree，叫法比较多，如Treelink、GBRT(GradientBoostRegressionTree)、TreeNet、MART(MultipleAdditiveRegressionTree
GeekStuff·2020-08-25 17:42

随机梯度下降和批量梯度下降的原理和区别

1，Batchgradientdescent最外层的Repeatuntilconvergence，就是可以设置收敛条件的。
内cool二皮·2020-08-25 17:32

随机梯度下降和批量梯度下降的区别

最近，看了斯坦福大学讲的梯度下降算法的视频，对其中的批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm，BGD)和随机梯度下降算法(Stochasticgradientdescentalgorithm
gyl2016·2020-08-25 17:29

模式识别课堂笔记——优化函数总结

1、SGD随机梯度下降是最原始的优化函数优点:算法收敛速度快(在BatchGradientDescent算法中,每轮会计算很多相似样本的梯度,这部分是冗余的)可以在线更新有几率跳出一个比较差的局部最优而收敛到一个更好的局部最优甚至是全局最优缺点
Mosay_dhu·2020-08-25 17:20

【百度飞桨强化学习7日打卡营】学习笔记 -- 第四课：基于策略梯度求解RL

课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1335主要内容：策路近似、策路梯度实践：PolicyGradient一、Value-based
wongHome·2020-08-25 17:58

李宏毅机器学习课程笔记1：Regression、Error、Gradient Descent

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEEML2016。这篇文章是学习本课程第1-3课所做的笔记和自己的理解。Lecture1:Regression-CaseStudymachinelearning有三个步骤，step1是选择asetoffunction,即选择一个model，step2是评价goodnessoff
徐子尧·2020-08-25 17:27

仿原生相册

在body中添加相册列表添加相册样式.backColor{display:block;width:100%;height:100vh;background:-webkit-linear-gradient
曼子猪·2020-08-25 16:46

梯度下降和随机梯度下降的区别

一.介绍梯度下降法（gradientdescent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。
wa卡卡·2020-08-25 15:50

GBDT和XGboost介绍

GBDT（GradientBoostingDecisionTree）是一种基于迭代所构造的决策树算法，它又可以简称为MART（MultipleAdditiveRegressionTree）或GBRT（Gr
子春-寒·2020-08-25 09:14

[001]linear-gradient属性

linear-gradientbackground:linear-gradient(direction,color-stop1,color-stop2,…)direction可以是[angle|toside-or-corner
mr3x·2020-08-25 09:47

Record of the Task 3-5: First step to DL—— fitting, attention and CNN

文章目录第二次打卡笔记记在前面一点感叹另Task3过拟合/欠拟合；梯度消失/梯度爆炸；循环神经网络进阶FittingSolutionGradientSolutionTask4机器翻译；注意力机制；TransformerSequencetoSequenceAttentionTask5
datawhale-leafy·2020-08-25 09:36

【GBDT模型】{0} —— GBDT模型简介及数学推导

GBDTGBDTGBDT是机器学习领域中浅层模型的优秀模型，也是各大数据挖掘比赛中经常出现的框架，其全称是GradientBoostingDecisionTreeGradientBoostingDecisionTreeGradientBoostingDecisionTree
Giyn·2020-08-25 09:55

2月16日

吐槽一下，淞哥的课英语，shortcut不知道什么意思，购物车，英语不知道怎么说，gradient渐变拼错，背景色作用不上，后来方法上改过来了，但
无意爱昵·2020-08-25 08:37

Learning to learn by gradient descent by gradient descent

Learningtolearnbygradientdescentbygradientdescent简介昨天DeepMind开源了基于TensorFlow的深度学习库——Sonnet。
wulw1990·2020-08-25 05:18

XGBoost

1.原理xgboost代表“ExtremeGradientBoosting”，是对gradientboosting的优化，其原理还是基于GradientBoost，他的创新之处在于使用了二阶导数和正则项
SayItClear·2020-08-25 02:36

修改图片颜色，全局控制色调

@interfaceUIImage(changeImage)-(UIImage*)imageWithTintColor:(UIColor*)tintColor;-(UIImage*)imageWithGradientTintColor
进击的小杰·2020-08-25 02:45

scss 线性渐变

background:linear-gradient(left,#3f89f6,#55bcfe);background:-webkit-gradient(linear,lefttop,righttop,
良品山核桃·2020-08-25 01:09

【强化学习】策略梯度policy gradient原理

eta为学习率。R_theta的梯度为什么是R(t^n)grad(p(a_t|s_t,theta)？首先，我们来解释下grad(p(a_t|s_t,theta)是怎么来的。先看下面的一个分类问题。从上可知，分类的损失函数采用交叉熵，最小化交叉熵相当于最大化log(y_i)再来看为什么要乘上一个R(t^n)。从下面可知，乘上一个R(t^n)，说明回报越大的状态动作对将被训练的次数越多，即对策略the
zkq_1986·2020-08-25 01:57

强化学习之Policy Gradient

参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/5-1-policy-gradient-softmax1
ZONG_XP·2020-08-25 01:57

Policy_Gradient-cartpole (keras)

importosos.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3'importsysimportgymimportnumpyasnpfromkeras.layersimportDensefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.optimizersimportAdamclassPG_Agent:def__init__(self):
飞翔的貅貅·2020-08-25 01:46

策略梯度（Policy Gradients）的理解

理论分析请参见参考文献1、2、6、7；算法思想及伪代码参见参考文献2，具体见下图：policygradient的最基本方法-REINFORCE方法然后根据理论分析了莫烦的《PolicyGradients
yeqiang19910412·2020-08-25 01:12

Deterministic Policy Gradient Algorithms

StochasticPolicyGradient和DeterministicPolicyGradient随机策略的公式为：πθ(a|s)=P(a|s;θ)确定性策略的公式为：a=μθ(s)StochasticPolicyGradient
yeqiang19910412·2020-08-25 01:12

强化学习之DQN和policy gradient

1）什么是DQN？出发点是什么？优点是什么？创新点是什么？  简称DeepQNetwork，由于之前的Q表格中状态个数可数，用之前的sarsa以及Q-learning是可以解决的，但是现实生活中会出现状态个数多到无法计数，这时再用前面的那两种方法可就不那么容易解决了。  此时，使用神经网络来进行值函数近似即输入观察值s输出Q值，这样就避免了查表行为，值函数近似方法包括（多项式函数，神经网络）输入输
追光者2020·2020-08-25 01:40

强化学习(六)——策略梯度Policy Gradient

本篇文章主旨不在从头讲述PG，而是通过综合别人的总结，写出自己的理解。按照指出的这些引用，消除那些疑惑的地方。首先放一张图，先明确强化学习中有哪些方法，策略梯度又处在怎样的位置。On-line代表，agent必须和环境交互，一边选取动作一遍学习；Off-line代表，agent既可以直接与环境交互进行学习，也可以从别人的经验里学习。基础&入门了解PG：https://www.cnblogs.com
2014乘风破浪2014·2020-08-25 01:28

【强化学习】策略梯度算法（Policy Gradient）

文章目录策略梯度（PolicyGradient）ValueBased&PolicyBasedWhatisPolicyGradient?
catchy666·2020-08-25 01:17

什么是残差——一文让你读懂GBDT(梯度提升树) 和 Resnet (残差网络)的原理

这里笔者选了GradientBoosting和Resnet两个算法试图让大家更感性的认识到拟合残差的作用机理。
王同学死磕技术·2020-08-25 01:01

强化学习系列(6) - Policy-Gradient-Softmax

Policygradient最大的一个优势是:输出的这个action可以是一个连续的值,之前我们说到的value-based方法输出的都是不连续的值,然后再选择值最大的action.而policygradient
Zoeen·2020-08-25 01:07

深度强化学习（5）策略梯度(Policy Gradient)

PolicyGradient直接策略搜索方法是强化学习中一类很重要的方法。
#妖言惑众·2020-08-25 01:07

强化学习篇-由Policy-Gradient到Actor Critic-纯新手向

强化学习-从Policy-Gradient到Actor-Critic前言一、BasicComponentsπθ\pi_\thetaπθ-策略episodeTrajectory（轨迹）E[R]-ExpectedReward
胡扑扑·2020-08-25 01:06

深度强化学习之策略梯度和优化(一) — PolicyGradient

引言  之前所讲的各种强化学习算法，如DQN、DRQN、A3C。在这些算法中，目标都是为了找到正确的策略，以便能够获得最大的奖励。由于Q函数能够得到哪个行为是在某一状态下执行的最佳行为，因此，使用Q函数来寻找最优策略。在策略梯度的方法中，我们可以不适用策略来得到最优策略。策略梯度  策略梯度是强化学习(RL)中一种令人惊叹的算法，可通过一些参数直接优化参数化的策略。在此之前，已学习了利用Q函数来寻
北木.·2020-08-25 01:06

李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结

Policygradient：求解梯度trick：∇fx=f(x)∇logf(x)Tip1：将回报值的期望作为基线，使得每次计算的回报有正负区别Tip2：不将整场游戏得到的reward作为权重，为每个动作分配应有的权重
lueluewaaa·2020-08-25 01:33

强化学习（九）：策略梯度

PolicyGradientMethods之前学过的强化学习几乎都是所谓的‘行动－价值’方法，也就是说这些方法先是学习每个行动在特定状态下的价值，之后在每个状态，根据当每个动作的估计价值进行选择。
weixin_30902251·2020-08-25 01:33

policy gradient

最近看强化学习的文章，里面涉及到的一个概念就是policygradient,在网上找到的资料，觉得写得非常棒，特意总结于此，以备时时查看。
小妖精Fsky·2020-08-25 01:45

sklearn的GBDT源码笔记

参考：http://www.jianshu.com/p/1fa837221360代码主要在gradient_boosting.py里面，定义了各种loss类以及estimator类，前者定义了loss的计算方式
茄砸·2020-08-25 01:12

强化学习笔记+代码（七）：Actor-Critic、A2C、A3C算法原理和Agent实现(tensorflow)

Q-learning算法原理和Agent实现DQN算法原理和Agent实现(tensorflow)Double-DQN、DuelingDQN算法原理和Agent实现(tensorflow)PolicyGradients
nbszg·2020-08-25 01:06

增强学习--策略梯度算法（Policy Gradient）

基于似然函数推导策略梯度强化学习的目标函数U(θ)=E(∑t=0HR(st,ut);πθ)=∑τP(τ;θ)R(τ)参数含义τ={s0,u0,...,sH,uH}：一组状态与行为序列R(τ)=∑t=0HR(st,ut)：序列τ的reward之和P(τ;θ)：序列τ出现的概率∑τP(τ;θ)R(τ)：同时拥有多组轨迹，取均值强化学习的目的就是找到最优参数$\theta$，使得maxU(θ)=max∑
段星星·2020-08-25 01:06

强化学习笔记+代码（五）：Double-DQN、Dueling DQN结构原理和Agent实现

Q-learning算法原理和Agent实现DQN算法原理和Agent实现(tensorflow)Double-DQN、DuelingDQN算法原理和Agent实现(tensorflow)PolicyGradients
nbszg·2020-08-25 01:05

强化学习笔记+代码（二）：SARSA算法原理和Agent实现

Q-learning算法原理和Agent实现DQN算法原理和Agent实现(tensorflow)Double-DQN、DuelingDQN算法原理和Agent实现(tensorflow)PolicyGradients
nbszg·2020-08-25 01:05

强化学习笔记+代码（三）：Q-learning算法原理和Agent实现

Q-learning算法原理和Agent实现DQN算法原理和Agent实现(tensorflow)Double-DQN、DuelingDQN算法原理和Agent实现(tensorflow)PolicyGradients
nbszg·2020-08-25 01:05

深度神经网络中的难点

一：消失的gradient问题(vanishinggradientproblem)>>>importmnist_loader>>>training_data,validation_data,test_data
牛板筋不筋·2020-08-25 01:55

强化学习入门（四）策略梯度方法 Policy Gradient 求解强化学习问题

本文内容源自百度强化学习7日入门课程学习整理感谢百度PARL团队李科浇老师的课程讲解文章目录一、回顾Value-based和Policy-based1.1基本概念1.2区别二、PolicyGradient
AItrust·2020-08-25 01:54
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