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    如何实现模拟人类视觉注意力的循环神经网络?

    我们观察 PPT 的时候,面对整个场景,不会一下子处理全部场景信息,而会有选择地分配注意力,每次关注不同的区域,然后将信息整合来得到整个的视觉印象,进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心,每次只处理视野中的部分,忽略视野外区域,这样做最大的好处是降低了任务的复杂度。 深度学习领域中,处理一张大图的时候,使用卷积神经网络的计算量随着图片像素的增加而线性增加。如果参考人的视觉,有选择地分配注意力,就能选择性地从图片或视频中提取一系列的区域,每次只对提取的区域进行处理,再逐渐地把这些信息结合起来,建立

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    【学术】强化学习系列(上):关于强化学习,你需要知道的重要知识点

    强化学习是一个非常有用的工具,可以在任何机器学习工具包中使用。为了能使你能够尽可能快地实现最新的模型,本系列的两篇文章是作为基础知识来设计的。这两篇文章中将分享强化学习中最重要的知识点。在文章的最后,你将了解所有的基本理论,以理解强化学习算法是如何工作的。首先我们看看本系列的上半部分内容。 监督学习 VS 评估学习 对于许多感兴趣的问题,监督学习的范例并没有给我们带来我们所需要的灵活性。监督学习与强化学习之间的主要区别在于,所获得的反馈是否具有评估性(evaluative)或启发性(instructive)

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    马尔可夫(Markov)相关

    马尔可夫(Markov)相关概念包括马尔可夫过程(Markov Process),马尔可夫奖赏过程(Markov Reward Process),马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)等。我们说他们都是具有马尔可夫性质(Markov Property)的,然后MRP就是再加上奖赏过程,MDP就是再加上决策过程。那么什么是马尔可夫性质呢?我们上边也提到过,用一句话来说就是“The future is independent of the past given the present” 即 “在现在情况已知的情况下,过去与将来是独立的”再通俗一点就是我们可以认为现在的这个状态已经包含了预测未来所有的有用的信息,一旦现在状态信息我们已获取,那么之前的那些信息我们都可以抛弃不用了。MDP描述了RL的Environment,并且这里的环境是完全可见的。而且几乎所有的RL问题都可以转为成为MDP,其中的部分可观测环境问题也可以转化为MDP

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    强化学习读书笔记(3)| 有限马尔科夫决策过程(Finite Markov Decision Processes)

    本章我们介绍有限马尔科夫决策过程(Finite MDPs),这个问题和赌博机一样涉及到评估的反馈,但这里还多了一个方面——在不同的情况做出不同的选择。MDPs是经典的序列判定决策模型,也就是说,不是做出一个选择就会马上获得reward。这与赌博机不同,赌博机只要摇一次臂即可立刻获得reward,而MDPs就像下象棋,只有结束了对局才会获得reward,但下象棋从开始到结束涉及到很多个行动,也就是要做出很多次选择才最终到对局结束。因此说MDPs的奖励是延迟的,同时MDPs还有一个即时的权值用来帮助当前决策。在赌博机情景中,我们对每一个行为a做出评估值q(a),而在MDPs情境中,我们则需要对行为a和状态s做出评估q(s,a),也可以估计每个给定最佳动作选择的状态的v(s)值。

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