第一种是直接预测在某个环境状态下应该采取的行动，第二种是预测在某个环境状态下所有行动的期望价值，然后通过选择 Q 值最高的行动执行策略。...策略模型的训练方法是 Policy Gradients，好的行动会带来高期望值，差的行动会带来低期望值，通过对这些样本的学习，模型会逐渐增加，选择好行动的概率。...首先创建 observation 的 placeholder，然后用 xavier 这个初始化算法来创建隐含层的权重W1，再用ReLu激活函数得到隐藏层的输出，同样初始化W2，再用 sigmoid 激活函数得到最后的输出概率...loglik 是当前行动对应的概率的对数，loss就是我们要做的优化目标。 ? 总是验证次数为一万次，直到累计奖励达到200时停止训练。...然后用 discount rewards 函数来计算每一步行动的潜在价值，并进行标准化。 用 newgrads 求解梯度，再将获得的梯度累加。
在神经元中，这个值会被带入激活函数进一步处理。 此处还涉及到偏值b，其大概相当于一次函数的截距，我们通过b来适当控制值的范围。常见激活函数如下： ?...从数学的角度来讲，我们写出的损失函数，在输出值趋于期望时，函数值要尽可能快的趋于零，如果在绝对值外添加次方，即可达到这一效果。 根据损失函数的大小，我们以此来调整权重和偏值，寻找最优解。...它是一个状态到一个行动的函数。(S,A,R)是用户输入的，P是函数生成的。 以上4个元素通过tuple方法定义结构，tuple(S,A,R,P) 构成了强化学习系统。...在训练过程中，初始为0，训练中每行动一次，通过Bellman等式计算，优化目标是使得Agent根据Q函数执行动作能获得训练过程中的最大价值回报，即与的差异最小。...这时候，我们选择一个合适的概率，使一部分Action不按照最大Q值行动，也就是寻找一个好奇心和贪婪心之间的平衡。这个概率一般是从开始训练时的1逐步减少到0.1。
聚类，二分类还是多分类，多分类是单标签还是多标签，确定问题类型可以有助于确定损失函数和模型架构、激活函数等。输入的数据是什么，形式如何，模型需要预测或分类怎么样一个输出结果？...如果一切顺利，你还需要选择三个关键参数来构建第一个工作模型。最后一层的激活。它对网络输出进行有效的限制。...Cross-Entropy）二分类问题（Binary Classification） Sigmoid激活函数 二元交叉熵（Binary Cross-Entropy...Sigmoid交叉熵强化学习问题（Reinforcement Learning） 无激活函数（线性输出）因具体算法和环境而异，例如行动价值（Action Value）函数的均方误差...模型正则化与调节超参数这一步是最费时间的：你将不断地调节模型、训练、在验证数据上评估（这里不是测试数据）、再次调节模型，然后重复这一过程，直到模型达到最佳性能。你应该尝试以下几项。
什么是激活函数 激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。...如图1，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数。引入激活函数是为了增 加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。...函数 relu 函数 leaky relu 函数 elu 函数 softmax 函数 饱和激活函数与非饱和激活函数 饱和函数是指当自变量 x 达到某个值(或者说趋于无穷小、无穷大)的时候，因变量...函数就是一个饱和激活函数，当自变量 z 趋于无穷小时，因变量 y 趋于 -1；当自变量 z 趋于无穷大时，因变量 y 趋于 1 非饱和函数是指当自变量 x 达到某个值(或者说趋于无穷小、无穷大)的时候...relu 的变种激活函数 非饱和激活函数的优势 首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题 其次，它能加快收敛速度 ?
简单说就是修改输入层的输入权重，通过隐藏层处理数据，再通过激活函数对它们进行最终处理。最常见的神经网络学习方式叫做 delta 。...常见的神经网络 目前已知的神经网络多达上千种，这里面有很大一部分并不是通用的，这部分我们不提。...它是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动以取得最大化的预期利益。灵感来源于心理学中的行为主义理论，有机体在环境给予的奖励或惩罚的刺激下会逐步形成对刺激的预期从而产生能获得最大利益的习惯性行为。...激活函数是数据输出之前的最后一部分，可以将其视为输出值的提供者。激活函数分为两种，一种是线性激活函数，另一种是非线性激活函数。...为了能达到最小化该误差，还必须算出每个权重的误差导数来向后传播，然后从权重中减去误差导数。通过前向传播，可以显示神经网络的行为并找到误差。找出误差率后可以后向传播并使用梯度下降的形式更新权重值。
当某一方达到胜利条件（在DeepMind的实验里就是抢夺更多的旗帜），或者游戏持续一定时间后即宣告回合结束。胜利条件取决于选择的游戏模式。...用fast and slow RNN 和内存机制达到类似Hierarchical RL的作用。...我们居住的星球上有数十亿人，每个人都有自己的个人目标和行动，但我们仍然能够通过团队、组织和社会团结起来，展现出显著的集体智慧。...为了理解智能体如何表示游戏状态，我们研究了在平面上绘制的智能体的神经网络的激活模式。下图中的点表示游戏过程中的情况，近处的点表示类似的激活模式。...事实上，我们可以找到一些特定的神经元，它们可以直接编码一些最重要的游戏状态，比如当智能体的旗子被夺走时激活的神经元，或者当它的队友夺到对方的旗子时激活的神经元。
两种方式各有缺点，软分叉通过矿工激活，对于普通的节点操作者，没有途径来发出他们的声音，也没有机制来反对该分叉。另一方面，硬分叉需要大家一起升级，但是在激活时会有风险。...因为当前节点们知道这些拓展点，所以他们可以注意到这些功能的激活，甚至即使他们不知道这些功能，也会采取与之相应的行动。...BUIP激活后，软分叉必须考虑51%攻击和相应的处理，添加新的拓展点应使用现有的拓展点，或通过一个硬分叉。...拓展激活，信令和锁定 为了使用一个新的拓展点，矿工可以使用BIP的信号集发信号，来通知他们的意图。...当该拓展点激活时，节点可以使用拓展点来接受区块，或者使用他们的AD参数来等待，看该区块是否被网络上的大部分节点所接受，然后再决定是否接受该区块。
监督学习是利用训练数据集进行学习的，学习过程持续直至算法达到了它们需求的置信水平（错误概率的最小化）。它又进一步可分为回归、分类和异常检测。 无监督学习则是尝试从当前可用数据中获取价值。...监督学习中，每一个训练样本对应着一个目标标记；无监督学习中没有相应的标记；强化学习则是由延迟并稀疏的标记——回报函数来构成。 （和上面一段合并）回报函数能够辅助学习如何在环境中行动。...车辆在行驶中是否需要刹车或是向左转，就是基于算法对于识别、分类和物体行动预测的置信水平下所做的决策。...加上一个常数项后，这些乘积的和会进入一个激活函数。激活函数之一是ReLU（线性整流函数），由于不会像Sigmoid激活函数那样在前几层神经网络使得梯度饱和，而被广泛使用。...ReLU对每一个隐层节点提供了输出激活函数，所有激活函数相加后进入输出节点。这意味着，一个神经网络进行回归时包含了单一输出节点，该节点的值则是上一层的激活函数输出值之和乘以1。结果是网络的估计。
通过问卷调查即可找出流失的原因。...---- 常见的激活障碍以及如何设计增长避免这些障碍 消除用户体验中的摩擦 在用户体验设计中，摩擦是指阻碍人们完成他们想完成的行动的令人心烦的障碍。 每遇到一个令人心烦的障碍用户都会想：“这值得吗？”...游戏设计者借鉴的心理学 1、一旦人们采取行动，只要不是太难，人们就会更倾向于未来继续采取行动（王者荣耀的新手教程） 2、通过奖励可以训练人们条件反射的做出某种行为（签到及领奖） 3、人们处在心流状态时感到巨大的满足感...：当人们面临的挑战难度刚刚好时，人们就处在心流状态中，心流状态中的人十分专注，他们可以忘掉时间的存在（对手段位匹配） 1、创造学习流 人们初次接触产品时也是他们最想弄明白如何使用产品的时候。...（推特：推荐话题，鼓励关注名人，最后完善个人资料） 2、问卷调查是一门艺术 在欢迎用户的同时向他们提一些问题是十分有效的做法。
Deep Mind 开发了创新和强化学习技术，是人工智能系统在夺旗游戏中达到人类的水平，不仅各个人工智能独立行动，同时学会配合，进行团队战。...在夺旗模式中，杀死对手得1分，自己非正常死亡扣1分，夺取对方旗子得3分，杀死夺旗者得2分，重新拿到己方旗子得1分，成功夺取一次旗子（将旗子送回己方基地中）得5分。...此外，为了保证游戏竞争环境的公平，我们的智能体需要以与人类玩家类似的方式体验 CTF 游戏世界：即通过观察图像的像素流，模拟游戏控制器并采取相应的行动。...▌FTW的表征 为了理解智能体内部是如何表征游戏状态，我们观察并在平面上绘制智能体中神经网络的激活模式。下图中的点表示游戏中的情形，邻近的点表示相似的激活模式。...实际上，我们可以发现，智能体中某些特定的神经元可直接对最重要的游戏状态进行编码，例如当智能体的旗帜被夺走时，某个神经元就会被激活；或者当智能体的队友夺取旗帜时，某个神经元就将被激活等。
现在，通过强化学习的新发展，DeepMind 的智能体在雷神之锤 III 竞技场夺旗模式（Quake III Arena Capture the Flag）中的表现达到人类水平，该游戏包含复杂的多智能体环境...地球上居住了数十亿人，每个人都有自己的个人目标和动作，但是他们仍然能够通过团队、组织和团体合作展示惊人的集体智慧。多智能体学习设定指：很多单个智能体必须独立行动，但是也要学习和其他智能体互动、合作。...此外，为了展现公平的竞技环境，DeepMind 的学习智能体需要经历与人类玩家类似的 CTF 世界：观察像素图像流，并通过模拟游戏控制器做出行动。 ?...为了理解智能体如何表征游戏状态，DeepMind 研究者观察智能体的神经网络在飞机上绘制出的激活模式。下图中的点表示游戏中的情形，邻近的点表示类似的激活模式。...实际上，我们可以发现，某些特定的神经元可直接对最重要的游戏状态编码，例如当智能体的旗被夺走时某个神经元就被激活，或当智能体的队友持有旗时某个神经元就被激活。
你可以通过调用requestAnimationFrame方法来获得良好的图像性能。...否则它将立刻开始动画 update 可以通过TWEEN.update方法来执行动画的更新。 chain 如果你想制作多个多行，例如：一个动画在另一个动画结束后开始。可以通过chain方法来使实现。...当它被激活时，tween 的效果类似yoyo效果。该效果是动画会在开始或结束处向反方向反弹。...TWEEN.add(tween) 和 TWEEN.remove(tween) 用于向被激活的tweens中添加一个tween，或移除一个tween。...例如：假设你想使一些不能直接修改参数的对象执行动画，要访问该对象的参数只能通过setter方法，你可以通过update方法的回调函数来设置新的setter值。
论文在权值空间将SENet和CondConv进行了总结，提出统一的框架WeightNet，能够根据样本特征动态生成卷积核权值，并且能通过调节超参数来达到准确率和速度间的trade-offundefined...sigmoid激活的全连接层来获得动态的激活向量(activiation vector)，然后利用激活向量进行后续的特征提取。...SENet将激活向量用于加权特征层，而CondConv则将激活向量用于加权候选卷积核参数。 ...借鉴上面两种方法，WeightNet在激活向量后面添加一层分组全连接，直接产生卷积核的权值，在计算上十分高效，并且可通过超参数的设置来进行准确率和速度上的trade-off。。...Conclusion 论文在权值空间将SENet和CondConv进行了总结，提出统一的框架WeightNet，能够根据样本特征动态生成卷积核权值，并且能通过调节超参数来达到准确率和速度间的trade-off
文中采用Squashing的非线性函数作为激活函数来限制模长，令当前层是层，为的输出向量，是的所有输入向量。 那怎么来呢？...进行动态路由更新，最终得到10*16的张量输出。 参数的更新： 权重矩阵 、通过反向传播进行更新。 动态路由中引入的参数如、均在动态路由迭代过程中进行更新。...另外式子中的是一个常数，它可以通过反向传播进行更新，这个在后面也会提到。 的激活值可用下面公式得出： 其中代表在维上的代价均值，它可以通过反向传播进行更新。...是超参，在迭代中将逐步增大它的值（前面提及过），通过反向传播进行更新 对于某，传入所有对它的投票加权系数、所有的激活值、所有矩阵转换后对它的投票值，输出该的激活值以及pose期望方差。...损失函数：传播损失(Spread Loss): 为了使训练过程对模型的初始化以及超参的设定没那么敏感，文中采用传播损失函数来最大化被激活的目标类与被激活的非目标类之间的概率差距。
回流等），寻找当下性价比最高的机会，在具体的执行上横跨市场、产品、工程、设计、数据等团队，通过快速迭代实验的方式达到目标。”...你可以基于这些信息设计出实验，以引导用户尽快体会到啊哈时刻，提高激活率。 激活过程中，新用户引导过程（On-boarding）是极其重要的一部分。《增长黑客》书中介绍了两个原则。...触发物（Trigger）也是激活环的重要因素。[1]P204触发物是指任何刺激人们采取行动的提示。常见的触发物包括App右上角的小红点、锁屏通知、邮件通知、短信以及着陆页上的行为召唤等。...总结来说，激活这一步的转化结果是引导用户达到啊哈时刻，中间的过程要尽量增加吸引力，减少摩擦，适当助推等。 =3= 留存用户（Retention） 留存的重要性不必多言，那么问题就是，如何提升留存？...例如，对视频流增长团队，可以根据用户在第一个月内观看节目的数量或电视剧的集数，或者用户在第一个月内观看视频的天数来划分。
强化学习（Reinforcement Learning）：如前所述，智能体通过与环境的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。后面将继续详细展开学习！...强化学习是机器学习中的一种，机器学习需要通过数据来分析，而强化学习就是将数据这种输入变成环境输入，通过主题与环境的交互情况，来改变学习规则，从而达到学习最终的目的。...模型的建立就是需要将变化的情况转化为状态变化的概率和函数，然后通过模型的学习达到规划的最优策略。...价值方法（Value-Based）：学习价值函数，如状态价值函数或动作价值函数（Q函数），然后使用这些函数来选择最佳动作。...时序差分方法（Temporal Difference, TD）：通过估计当前状态的即时回报与未来回报的差异来更新价值函数。 强化学习的具体实际应用呢？
2016年11月DeepMind提出的最新深度增强学习算法，在A3C算法的基础上对性能和速度进行进一步提升，在Atari游戏上取得了人类水平8.8倍的成绩，并且在第一视角的3D迷宫环境Labyrinth上也达到了...UNREAL算法通过设置多个辅助任务，同时训练同一个A3C网络，从而加快学习的速度，并进一步提升性能。 在UNREAL算法中，包含了两类辅助任务：第一种是控制任务，包括像素控制和隐藏层激活控制。...因为图像变化大往往说明智能体在执行重要的环节，通过控制图像的变化能够改善动作的选择。隐藏层激活控制则是控制隐藏层神经元的激活数量，目的是使其激活量越多越好。...因为在很多场景下，回馈r并不是每时每刻都能获取的（比如在Labyrinth中吃到苹果才能得1分），所以让神经网络能够预测回馈值会使其具有更好的表达能力。...UNREAL算法本质上是通过训练多个面向同一个最终目标的任务来提升行动网络的表达能力和水平，符合人类的学习方式。
强化学习指的是面向目标的算法，这种算法学习如何在一些具体的步骤中达到一个目标或者最大化；例如，最大化一个游戏中通过一些行动而获得的得分。...它们可以从一个空白状态开始，然后在合适的条件下达到超越人类水平的性能。...它是面向目标的，它的目标是习得能够让智能体达到目标的一些行动序列。...神经网络是能够学会映射状态-行动对和奖励的智能体。就像所有的神经网络一样，它们使用参数来逼近与输入输出相关的函数，它们的学习通过沿着错误降低的方向迭代地调整参数或者权重构成。...在强化学习中，给定代表一个状态的图片，卷积网络可以给出一个在这个状态下可以采取的行动的排序；例如，它可能预测运行向右跑的动作会得 5 分，跳跃的动作会得 7 分，向左跑会得 0 分。 ?
这两个运算的结果可作为非线性激活函数的输入，在给定输入 x 时激活函数能给出这个节点的输出，或者信号通过它之后的强度。这里其实和我们常见的神经网络是一样的过程。...每个 x 乘以一个独立的权重，然后相加后再加一个偏置项，最后将结果传递到激活函数来产生输出。 ?...这种通过特征分组创建激活值集合序列，并对特征组进行分组的过程是特征层次结构的基础，通过这个过程，神经网络学到了更复杂的、更抽象的数据表征。...你可以说预训练和反向传播是达到相同目的的可替代方法。 为了在一个图中展示受限玻尔兹曼机，我们需要使用对称二分双向图表示： ?...激活函数（activationFunction）是一组函数中的一个，用于确定每个节点处的激活阈值，高于阈值的信号可以通过，低于阈值的信号就被阻止。如果一个节点传递了一个信号，则它被「激活」。
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