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  • 业界 | OpenAI开源算法ACKTR与A2C:把可扩展的自然梯度应用到强化学习

    样本与计算复杂度对于机器学习算法,主要需考虑两个因素:样本复杂度与计算复杂度。样本复杂度指智能体学习任务所需与环境交互的次数,计算复杂度指算法每步更新必需执行操作量。ACKTR 比一阶方法如 A2C 有更好的样本复杂度,因为其使用自然梯度的方向而不是普通梯度方向来迭代。自然梯度给出了在参数空间中,每个网络的输出分布的单位变化下,改善目标函数的最优方向。至于 ACKTR 的计算复杂度,因为其使用计算非常高效的 K-FAC 算法来估算自然梯度,所以 ACKTR 的每个更新步仅比标准梯度算法慢 10% 到 25%。之前的自然梯度算法,例如 TRPO(Hessian-free optimization)则需要非常昂贵的共轭梯度计算,致使其每步计算所需时间非常长。就我们所知,这是首个可扩展的置信域自然梯度 actor-critic 的方法。同时它也能直接从原始像素输入(raw pixel input)中成功学习连续和离散的控制任务。
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  • 自然梯度优化详解

    这个步长做了一些有趣的事情:它限制了你要在梯度方向上更新每个参数的距离,并以固定的数量进行更新。在这个算法的最简单版本中,我们取一个标量alpha,让我们假设它是0.1,然后乘以相对于损耗的梯度。有证据表明自然梯度导致收敛发生在更少的步骤中,但是,正如我稍后将讨论的,这是一个有点复杂的比较。自然梯度的思想是优雅的,满足了人们对参数空间中任意缩放更新步骤的沮丧。因此,通过捕捉给定点处对数似然导数空间曲率的信息,自然梯度也为我们提供了真实潜在损失空间曲率的良好信号。有一个非常有力的论据,当自然梯度被证明可以加速收敛(至少在需要的梯度步数方面),这就是好处所在。注意,我说过,自然梯度可以加速梯度步骤的收敛。这种精度来自这样一个事实:自然梯度的每一步需要更长的时间,因为它需要计算费希尔信息矩阵,记住,这是存在于n_参数平方空间中的一个量。有趣的是,RMSProp是由Geoff Hinton在半程课程中发明的,它是对之前存在的算法Adagrad的一个温和的修改。
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  • IP 虚拟人

    IP 虚拟人(IP Virtual Human,IVH)运用了语音交互、数字模型生成等多项 AI 技术,让 IP 虚拟人的口型与发音一致、表情及动作自然拟人。
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  • 智能钛机器学习平台

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  • 斯坦福吴恩达团队提出NGBoost:用于概率预测的自然梯度提升

    自然梯度提升(NGBoost Natural Gradient Boosting)是一种算法,其以通用的方式将概率预测能力引入到了梯度提升中。这篇论文提出了自然梯度提升,这是一种用于概率预测的模块化的提升算法,其使用了自然梯度,从而可以灵活地整合不同的以下模块:基础学习器(比如决策树)参数概率分布评分规则(MLE、CRPS 等)NGBoost:自然梯度提升NGBoost 算法是一种用于概率预测的监督学习方法,其实现提升的方式是以函数形式预测条件概率分布的参数。在每次迭代 m,对于每个样本 i,算法都会根据该样本直到该阶段的预测结果参数计算评分规则 S 的自然梯度 g_i。注意 g_i 和维度与 θ 一致。该迭代的一组基础学习器 f 将进行拟合,以便预测每个样本 x_i 的自然梯度的对应分量。拟合后的基础学习器的输出是自然梯度在该基础学习器类别的范围上的投射。
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  • 斯坦福吴恩达团队提出NGBoost:用于概率预测的自然梯度提升

    自然梯度提升(NGBoost Natural Gradient Boosting)是一种算法,其以通用的方式将概率预测能力引入到了梯度提升中。这篇论文提出了自然梯度提升,这是一种用于概率预测的模块化的提升算法,其使用了自然梯度,从而可以灵活地整合不同的以下模块:基础学习器(比如决策树)参数概率分布评分规则(MLE、CRPS 等)NGBoost:自然梯度提升NGBoost 算法是一种用于概率预测的监督学习方法,其实现提升的方式是以函数形式预测条件概率分布的参数。在每次迭代 m,对于每个样本 i,算法都会根据该样本直到该阶段的预测结果参数计算评分规则 S 的自然梯度 g_i。注意 g_i 和维度与 θ 一致。该迭代的一组基础学习器 f 将进行拟合,以便预测每个样本 x_i 的自然梯度的对应分量。拟合后的基础学习器的输出是自然梯度在该基础学习器类别的范围上的投射。
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  • 梯度下降算法思想

    所以我们只要沿着梯度的方向一直走,就能走到局部的最低点!?梯度下降算法的数学解释上面我们花了大量的篇幅介绍梯度下降算法的基本思想和场景假设,以及梯度的概念和思想。梯度前加一个负号,就意味着朝着梯度相反的方向前进!我们在前文提到,梯度的方向实际就是函数在此点上升最快的方向!而我们需要朝着下降最快的方向走,自然就是负的梯度的方向,所以此处需要加上负号。梯度下降算法的实例我们已经基本了解了梯度下降算法的计算过程,那么我们就来看几个梯度下降算法的小实例,首先从单变量的函数开始单变量函数的梯度下降我们假设有一个单变量的函数?函数的微分?初始化,起点为?函数的梯度为:?进行多次迭代:?我们发现,已经基本靠近函数的最小值点?梯度下降算法的实现下面我们将用python实现一个简单的梯度下降算法。此公示中m是数据集中点的个数½是一个常量,这样是为了在求梯度的时候,二次方乘下来就和这里的½抵消了,自然就没有多余的常数系数,方便后续的计算,同时对结果不会有影响y 是数据集中每个点的真实y坐标的值h
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  • 深度策略梯度算法是真正的策略梯度算法吗?

    置信域:研究发现深度策略梯度算法有时会与置信域产生理论冲突。实际上,在近端策略优化中,这些冲突来源于算法设计的基础问题。我们发现,从这个角度来看,深度策略梯度算法的行为通常偏离其概念框架的预测。我们的分析开启了巩固深度策略梯度算法基础的第一步,尤其是,我们可能需要抛弃目前以基准为中心的评估方法。检查深度策略梯度算法的基元梯度估计的质量策略梯度方法的核心前提是恰当目标函数上的随机梯度上升带来优秀的策略。具体来说,这些算法使用(代理)奖励函数的梯度作为基元:?我们计算出的梯度估计准确度如何?为了解决该问题,研究者使用了评估估计质量最自然的度量标准:经验方差(empirical variance)和梯度估计向「真正」梯度的收敛情况。?这表明遵循现有理论需要算法获取更好的梯度估计。或者,我们需要扩展理论,以解释现代策略梯度算法为什么在如此差的梯度估计情况下还能取得成功。价值预测。研究结果说明两个关键问题。
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  • 机器翻译

    腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。
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  • 【算法】随机梯度算法

    小编邀请您,先思考:1 随机梯度下降算法怎么理解?2 随机梯度下降算法有哪些变体??随机梯度下降算法是深度学习中最常用的算法。对于这个非线性函数,我们采用的是随机梯度下降算法来对参数进行更新。下面我来介绍七种常见的随机梯度下降算法。算法一:最基本的随机梯度下降算法在最基本的随机梯度下降算法中,参数每一步通过减去它的梯度来更新的,通常需要首先打乱训练样本,然后将它们划分为一定数量的mini-batch,如果mini-batch的数量为算法七:Adam最近,Adam算法被提出来,该算法非常有效,并且只需要一阶梯度,而且对内存要求也很低。
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  • 理解策略梯度算法

    策略梯度算法的基本思想相比之下,策略梯度算法是一种更为直接的方法,它让神经网络直接输出策略函数π(s),即在状态s下应该执行何种动作。对于第一个问题,一个自然的想法是使得按照这种策略执行时的累计回报最大化,即构造出类似V函数和Q函数这样的函数来。下面介绍常用的目标函数。一种实现-REINFORCE算法根据策略梯度定理,目标函数对策略参数的梯度值正比于策略函数梯度的加权和,权重为按照该策略执行时状态的概率分布,因此按照该策略执行时,各状态出现的次数正比于此概率值。由此可以得到梯度下降的迭代公式?基于此式可以得到REINFORCE算法。该算法每次迭代时先用已经得到的策略执行动作,得到一个片段,然后根据此片段在每个时刻的回报值计算策略参数的梯度值,然后用梯度下降法进行更新。REINFORCE算法流程如下。?
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  • 理解梯度提升算法1-梯度提升算法

    目前本书在京东上七五折包邮预售:https:item.m.jd.comproduct12504554.html梯度提升(gradient boosting)算法是集成学习的典型实现,与AdaBoost同属提升算法梯度提升树的改进型算法如XGBoost、lightBGM在数据挖掘领域得到了成功的应用,是各种算法比赛中常用的算法。梯度提升算法框架在AdaBoost算法中,求解指数损失函数的加法模型时采用的是分阶段、逐步优化的策略。依次训练每一个弱学习器,然后将它加入到已经得到的强学习器中。梯度提升算法可以看做是梯度下降法与加法模型的结合。在日常生活中,经常会遇到类似的问题,比如说打高尔夫球。刚开始,你的球离球洞有500米远,指望一杆就打进洞那是不可能的?将梯度提升框架用各种不同的损失函数,得到各种具体的梯度提升算法,解决分类和回归问题。如果弱学习器是决策树,则为梯度提升树。这些具体的算法将在下一篇文章中讲述。
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  • 语音合成

    提供多种音色选择,支持自定义音量、语速,让发音更自然、更专业、更符合场景需求……
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  • 腾讯文智公众趋势分析

    文智公众趋势分析(POA)基于腾讯搜索和自然语言处理能力,为用户提供全面、快速、准确的全网公开数据分析服务,帮助用户及时解决舆情发现和跟进、深度分析、品牌监测、竞品分析等问题。
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  • 智能硬件 AI 语音助手

    腾讯云小微智能硬件 AI 语音助手(IHAVA)为您提供前沿的 AI 语音全链路能力、硬件方案咨询及认证服务,整合腾讯系优质内容和服务,面向智能硬件行业打造全方位的自然人机交互体验。
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  • 智能预问诊

    基于医疗AI、自然语言处理技术、医学知识图谱等核心技术,智能理解患者主诉,模拟医生真实问诊思路进行智能追问;可对接HIS自动生成电子病历帮助医生提前了解患者病情,提高问诊效率。
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  • 智能导诊

    智能导诊(IG)是腾讯基于医疗 AI 、自然语言处理技术,推出的以智能导诊为核心,包含智能问病、智能问药、医务咨询等十多种就医服务能力的 AI 产品,可应用于微信线上挂号、互联网医院、区域平台等场景中,
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