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  •   2)反馈深度网络(feed-back deep networks, FBDN)   3)双向深度网络(bi-directionaldeep networks, BDDN) 反馈深度网络(feed-back deep networks, FBDN)   由多个解码器层叠加而成。 主...

    深度神经网络可以分为3类:

      1)前馈深度网络(feed-forwarddeep networks, FFDN)
      2)反馈深度网络(feed-back deep networks, FBDN)
      3)双向深度网络(bi-directionaldeep networks, BDDN)

    反馈深度网络(feed-back deep networks, FBDN)

      由多个解码器层叠加而成。

    主流的反馈深度网络

    1)反卷积网络(deconvolutionalnetworks, DN)

      (a)单层反卷积网络:反卷积网络是通过先验学习,对信号进行稀疏分解和重构的正则化方法。
      (b)反卷积网络:单层反卷积网络叠加(多个反卷积层叠加),可得到反卷积网络。
      常见于GAN和编码解码器。主要应用于网络的可视化、GAN。
      反卷积网络训练时,使用一组不同的信号y,求解C(y),进行滤波器组f和特征图z的迭代交替优化。训练从第1层开始,采用贪心算法,逐层向上进行优化,各层间的优化是独立的。

    2)层次稀疏编码网络(hierarchical sparse coding, HSC)

      一种无监督的神经网络学习架构。不是自编码器!而是自编码器的解码部分。
      反卷积网络与层次稀疏编码网络的不同:在反卷积网络中对图像的分解采用矩阵卷积的形式,而在稀疏编码中采用矩阵乘积的方式。

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  • 一种基于深度学习的FDD大规模MIMO系统CSI反馈方法.pdf
  • 这是一篇中文期刊数据库中的文章,在网上找到了它的名字,在学校的期刊中找到了它,和大家共享一下
  • 由于天线数量显著增长,传统基于码本或矢量量化的反馈方案面临较大的技术挑战,而深度学习(DL,deep learning)为解决大规模MIMO系统的CSI反馈问题提供了新思路。围绕大规模MIMO系统CSI反馈关键技术展开调研,首先...
  • 放大电路一旦引入某种组态的负反馈,它的许多性能指标都将被影响,影响的程度均与反馈深度 1+ A ˙ F ˙ 的大小有关。结论1负反馈使放大器的放大倍数下降| 1+ A ˙ F ˙ |>1 →负反馈→净输入信号减弱→ X ′ ˙ i &...
  • 深度学习(1): 深度学习简介

    万次阅读 多人点赞 2019-08-09 11:10:29
    文章目录1 什么是深度学习?2 深度学习应用2.1 机器学习的一般方法2.2 深度学习的一般方法3 GPU的迅速发展3.1 GPU与显卡的区别3.2 GPU 与 CPU 区别3.3 GPU种类参考资料 注:转载请标明原文出处链接:...

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    注:转载请标明原文出处链接:https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/98944012


    1 什么是深度学习?

    深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
    深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
    深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。
    (以上均来自百度百科)

    下面了解一下人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。下图是三者之间的关系,可以看出三者之间是包含和被包含的关系。

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    2 深度学习应用

    2.1 机器学习的一般方法

    机器学习按照方法主要可以分为两大类:监督学习和无监督学习。其中监督学习主要由分类和回归等问题组成,无监督学习主要由聚类和关联分析等问题组成。深度学习则属于监督学习当中的一种。下图为监督学习的一般方法。
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    2.2 深度学习的一般方法

    随着深度学习的爆发,最新的深度学习算法已经远远超越了传统的机器学 习算法对于数据的预测和分类精度。深度学习不需要我们自己去提取特征,而是自 动地对数据进行筛选,自动地提取数据高维特征。下图为深度学习的一般方法,与传统机器学习中的监督学习一般方法(如上图)相比,少了特征工程,节约了工程师们大量工作时间。

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    神经网络应用的突破领域之一是控制论,神经网络有着一套完美的反馈机制,给控制论增添了不少色彩。而深度学习的出现就 如寒武纪生命大爆发一样,前几年我们或许听到更多的是大数据处理、数据挖掘, 而如今在科技创新的生态中,几乎每个人都在谈论深度学习、人工智能。下面简单 来介绍关于深度学习的应用。

    (1) 图像处理

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    (2) 自动驾驶

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    (3) 机器人
    波士顿动力机器人

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    (4) 医疗健康诊断

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    深度学习技术己经开始渗透到每一个领域当中,使得机器学习能够实现更多的应用场景,并且极大地拓展了人工智能的领域范畴。从无人驾驶汽车、无人驾驶飞机,到生物医学的预防性诊断、病理预测,甚至是更加贴近年轻一代的电影推荐、购物指南,几乎所有领域都可以使用深度学习。



    3 GPU的迅速发展

    GPU (Graphics Processing Unit, 图形处理器) 作为硬件加速器之一,通过大量图形处理单元与 CPU 协同工作,对深度学习、数据分析,以及大量计算的工程应用进行加速 。 从 2007 年 NVIDIA 公司发布了第一个支持 CUDA 的 GPU 后, GPU 的应用范围不断拓展,从政府实验室、大学、企业的大型数据中心,到现今非常火热的人工智能汽车、无人驾驶飞机和机器人等嵌入式平台, GPU 都发挥着巨大的作用。
    CUDA (Compute Unified Device Architecture, 统一计算设备架构)。随着显卡的发展, GPU 越来越强大, GPU 开始主要为显示图像做优化,在计算上已经超越了通用的 CPU 。 如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此 NVIDIA 推出 CUDA 这一通用并行计算架构,该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题 。

    3.1 GPU与显卡的区别

    GPU只是显卡上的一个核心处理芯片,是显卡的心脏,不能单独作为外接扩展卡使用,GPU因并行计算任务较重,所以功耗较大,只能焊接在显卡的电路板上使用。显卡上都有GPU,它是区分显性能的最主要元件,显卡也叫显示适配器,分为独立显卡和主板上集成显卡,独立显卡主要由GPU、显存和接口电路构成,集成显卡没有独立显存而是使用主板上的内存。
    GPU是图形处理器,一般GPU就是焊接在显卡上的,大部分情况下,我们所说GPU就等于指显卡,但是实际情况是GPU是显示卡的“心脏”,是显卡的一个核心零部件,核心组成部分。它们是“寄生与被寄生”关系。GPU本身并不能单独工作,只有配合上附属电路和接口,才能工作。这时候,它就变成了显卡
    参考链接: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1607965696317204020&wfr=spider&for=pc

    3.2 GPU 与 CPU 区别

    比较 GPU 和 CPU ,就是比较它们两者如何处理任务。如下图图 1-9 所示, CPU 使用几个核心处理单元去优化串行顺序任务,而 GPU 的大规模并行架构拥有数以千计的更小、更高效的处理单元,用于处理多个并行小任务。
    CPU 拥有复杂的系统指令,能够进行复杂的任务操作和调度,两者是互补关系,而不能相互代替。
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    GPU 是大规模并行架构,处理并行任务毫无疑问是非常快的,深度学习需要高
    效的矩阵操作和大量的卷积操作, GPU 的并行架构再适合不过。简单来说,确实如此,但是为什么 GPU 进行矩阵操作和卷积操作会比 CPU 要快呢?真正原因是 GPU具有如下特性
    (1) 高带宽
    (2) 高速的缓存性能
    (3) 并行单元多

    在执行多任务时, CPU 需要等待带宽,而 GPU 能够优化带宽。举个简单的例子,我们可以把 CPU 看作跑车, GPU 是大卡车,如下图图 1-10 所示任务就是要把一堆货物从北京搬运到广州。 CPU(跑车〉可以快速地把数据(货物〉从内存读入 RAM 中,然而 GPU (大卡车〉装货的速度就好慢了。不过后面才是重点, CPU (跑车)把这堆数据(货物)从北京搬运到广州|需要来回操作很多次,也就是往返京广线很多次,而 GPU (大卡车)只需要一 次就可以完成搬运(一次可以装载大量数据进入内存)。换言之, CPU 擅长操作小的内存块,而 GPU 则擅长操作大的内存块 。 CPU 集群大概可以达到 50GB/s 的带宽总量,而等量的 GPU 集群可以达到 750GB/s 的带宽量。

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    如果让一辆大卡车去装载很多堆货物,就要等待很长的时间了,因为要等待大卡车从北京运到广州,然后再回来装货物。设想一下,我们现在拥有了跑车车队和卡车车队(线程并行〉,运载一堆货物(非常大块的内存数据需要读入缓存,如大型矩阵)。我们会等待第一辆卡车,但是后面就不需要等待的时间了,因为在广州会有一队伍的大卡车正在排队输送货物(数据),这时处理器就可以直接从缓存中读取数据了。在线性并行的情况下, GPU 可以提供高带宽,从而隐藏延迟时间。这也就是GPU 比 CPU 更适合处理深度学习的原因。


    3.3 GPU种类

    特别是最近几年,随着 GPU处理能力的飞速进步 ,在 2012 年需要 l 个月才能完成的深度学习训练,在 2015 年只需几天即可完成 。 在这样的背景下,深度学习的发展恰逢其时,将会引发进一步的革新和发展。

    对于深度学习的加速器 GPU,现在市面上主要的品牌有 AMD 、 NVIDIA 、Intel 的 Xeon Phi,如下图所示。
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    NVIDIA公司的GUP使用最为广泛,NVIDIA 的计算加速标准库 cuDNN 使得工程师在 CUDA 平台中构建深度学习变得非常容易,而且在同 一张显卡的前提下比没有使用 cnDNN 的速度提升 5 倍之多。有良好的生态。下图是NVIDIA公司的三种类型的GPU。
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    其中,
    (1) GeForce 系列面向大众,常见的有:GeForce GTX 1080, GeForce GTX 1080 Ti, GeForce GTX 2080 Ti
    (2) Tesla 系列面向科学计算
    (3) Tegra 系列面向嵌入式的 GPU 主板



    参考资料

    [1] 图解深度学习
    [2] 深度学习原理与实践
    [3] TensorFlow实战Google深度学习框架(第2版)

    展开全文
  • 基于WGAN反馈深度学习差分隐私保护方法.pdf
  • 本文主要介绍了深度反馈放大电路的近似计算
  • 【运放学习】:虚短、虚短、虚地、深度反馈   (2011-07-16 08:08:47) 转载▼ 标签:  it 分类: 【汽车电子】 运算放大器组成的电路五花八门,令人眼花瞭乱,是模拟电路...

    【运放学习】:虚短、虚短、虚地、深度负反馈

      (2011-07-16 08:08:47)
    标签: 

    it

    分类: 【汽车电子】

    运算放大器组成的电路五花八门,令人眼花瞭乱,是模拟电路中学习的重点。在分析它的工作原理时倘没有抓住核心,往往令人头大。

     

    遍观所有模拟电子技朮的书籍和课程,在介绍运算放大器电路的时候,无非是先给电路来个定性,比如这是一个同向放大器,然后去推导它的输出与输入的关系,然后得出Vo=(1+Rf)Vi,那是一个反向放大器,然后得出Vo=-Rf*Vi……最后往往得出这样一个印象:记住公式就可以了!如果我们将电路稍稍变换一下,他们就找不着北了!

     

    今天,芯片级维修教各位战无不胜的两招,这两招在所有运放电路的教材里都写得明白,就是“虚短”和“虚断”,不过要把它运用得出神入化,就要有较深厚的功底了。

     

    虚短和虚断的概念
    由于运放的电压放大倍数很大,一般通用型运算放大器的开环电压放大倍数都在80 dB以上。而运放的输出电压是有限的,一般在 10 V~14 V。因此运放的差模输入电压不足1 mV,两输入端近似等电位,相当于 “短路”。开环电压放大倍数越大,两输入端的电位越接近相等。

    “虚短”是指在分析运算放大器处于线性状态时,可把两输入端视为等电位,这一特性称为虚假短路,简称虚短。显然不能将两输入端真正短路。

    由于运放的差模输入电阻很大,一般通用型运算放大器的输入电阻都在1MΩ以上。因此流入运放输入端的电流往往不足1uA,远小于输入端外电路的电流。故 通常可把运放的两输入端视为开路,且输入电阻越大,两输入端越接近开路。“虚断”是指在分析运放处于线性状态时,可以把两输入端视为等效开路,这一特性 称为虚假开路,简称虚断。显然不能将两输入端真正断路。

     
      在分析运放电路工作原理时,首先请各位暂时忘掉什么同向放大、反向放大,什么加法器、减法器,什么差动输入……暂时忘掉那些输入输出关系的公式……这些东东只会干扰你,让你更糊涂﹔也请各位(维修者身份)暂时不要理会输入偏置电流、共模抑制比、失调电压等电路参数,这是设计者要考虑的事情。我们理解的就是理想放大器(其实在维修中和大多数设计过程中,把实际放大器当做理想放大器来分析也不会有问题)。

       好了,让我们抓过两把“板斧”------“虚短”和“虚断”,开始“庖丁解牛”了。===============================================================================================================

    转:“虚短”“虚断”两板斧,搞定运算放大器! - Long - 自动化电子设计

      图一运放的同向端接地=0V,反向端和同向端虚短,所以也是0V,反向输入端输入电阻很高,虚断,几乎没有电流注入和流出,那么R1和R2相当于是串联的,流过一个串联电路中的每一只组件的电流是相同的,即流过R1的电流和流过R2的电流是相同的。

      流过R1的电流I1 = (Vi - V-)/R1 ……a

      流过R2的电流I2 = (V- - Vout)/R2 ……b

       V- = V+ = 0 ……c

       I1 = I2 ……d

      求解上面的初中代数方程得Vout = (-R2/R1)*Vi

      这就是传说中的反向放大器的输入输出关系式了。======================================

     

    相关知识】:集成运放的开环增益、电压传输特性、线性工作范围和闭环电压增益。

     

    解题方法】:集成运放的开环增益很大,所以输入信号的线性范围很小,加上负反馈后,运放的线性输入范围就扩大到倍,因而才能对输入信号进行正常的线性放大。

     

    解答过程】:集成运放的开环增益很大,所以输入信号的线性范围很小,如运放的,最大输出电压为±10V,由此可推算出输入电压的线性范围只有-0.1mV~ +0.1mV,失调或外界干扰信号已远远超出这个范围,故集成运放在开环时实际上无法实现线性放大,开环集成运放接通电源后输出已处于最大饱和输出电压(+10V或-10V)。

        加上负反馈后,运放的闭环电压增益减小到开环时的,所以运放的线性输入范围也同时扩大到倍,如图10所示,可见输入线性范围扩大后才能对输入信号进行正常的线性放大。应该注意,此时运放的净输入电压的线性变化范围仍只有-0.1mV~ +0.1mV,所扩大的只是外加输入电压范围。

     

     

    图10 负反馈扩大运放的线性输入范围

     

         可见只有加上深度负反馈,才能保证运放工作在线性放大区,另外,集成运放加上深度负反馈后,还能改善其他的许多性能指标,所以集成运放在线性应用电路中必须加深度负反馈。

     
     

     深度负反馈时,运放处于线性工作区,正常工作,+、-两端电压接近相同(虚短),电流接近为零(虚断),即运放是个高阻抗,高灵敏的放大器,仅此而已。虚短和虚断,造出这两个概念本来是为了形象化解释,但却似乎让人晕眩了。

     

    “虚短”发生时,如果+端接地,则产生了“虚地”的概念。

     

    运放“虚短” 的实现有两个条件:
        1 ) 运放的开环增益A要足够大;
        2 ) 要有负反馈电路。

    因此我们知道,当运放的开环增益A很大时,运放可以有“虚短” 。但这只是可能性,不是自动就实现的,随便拿一个运放说它的两个输入端是“虚短” 没有人会相信。“虚短” 要在特定的电路中才能实现。

    -------------------------------------------------------------------------------------

    下面是我自己原创增加的部分:


    同相放大器:

    反相放大器:

    展开全文
  • 深度强化学习1——强化学习到深度强化学习

    万次阅读 多人点赞 2018-10-05 22:04:43
    从事深度强化学习有一段时间了,整理了网上的一些资料,写几篇博客作为知识的梳理和总结。 开讲前,先给大家看个深度强化学习的例子,下面是深度学习cnn和强化学习结合玩吃豆人的游戏 看图像我们会发现吃豆人会...

    从事深度强化学习有一段时间了,整理了网上的一些资料,写几篇博客作为知识的梳理和总结。

    开讲前,先给大家看个深度强化学习的例子,下面是深度学习cnn和强化学习结合玩吃豆人的游戏

    看图像我们会发现吃豆人会,吃掉一闪一闪的豆子来消灭怪物,仔细观察会发现,经过训练的吃豆人,甚至会停在某个角落来躲避怪物,这是一个非常有趣的现象,后面会附有个人深度强化学习项目地址。下面我们开始正式介绍强化学习。

    一、强化学习的基本概念

    1.1 强化学习的原理和解释

    强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,简称MDP)来描述,具体而言:机器处在一个环境中,每个状态为机器对当前环境的感知;机器只能通过动作来影响环境,当机器执行一个动作后,会使得环境按某种概率转移到另一个状态;同时,环境会根据潜在的奖赏函数反馈给机器一个奖赏。综合而言,强化学习主要包含四个要素:状态、动作、转移概率以及奖赏函数。————周志华《机器学习》

    根据上图,agent(智能体)在进行某个任务时,首先与environment进行交互,产生新的状态state,同时环境给出奖励reward,如此循环下去,agent和environment不断交互产生更多新的数据。强化学习算法就是通过一系列动作策略与环境交互,产生新的数据,再利用新的数据去修改自身的动作策略,经过数次迭代后,agent就会学习到完成任务所需要的动作策略。

    1.2 强化学习和机器学习

    强化学习是机器学习的分支之一,但是又区别于其他机器学习,主要体现在:

    • 无特定数据,只有奖励信号
    • 奖励信号不一定实时
    • 主要研究时间序列的数据,而不是独立同分布的数据
    • 当前行为影响后续数据

    从1.1基本原理我们可以看的强化学习和其他机器学习算法监督学习和无监督学习的差别。监督学习和无监督学习都需要静态的数据,不需要与环境交互,数据输入到相关函数训练就行。而且对于有监督学习和无监督学习来说,有监督学习强调通过学习有标签的数据,预测新数据的标签,无监督学习更多是挖掘数据中隐含的规律。

    1.3 主要算法和相关分类

    根据上面的原理,其实我们可以得到,强化学习关键要素:agent(智能体),reward(奖励),action(行为),state(状态),environment(环境)。

    • agent:主要涉及到:策略(Policy),价值函数(Value Function)和模型(Model)。Policy,可以理解为行动指南,让agent执行什么动作,在数学上可以理解为从状态state到动作action的映射,可分为确定性策略(Deterministic policy)和随机性策略(Stochastic policy),前者是指在某特定状态下执行某个特定动作,后者是根据概率来执行某个动作。Value Function,对未来总Reward的一个预测。Model,一个对环境的认知框架,可以预测采取动作后的下一个状态是什么,很多情况下是没有模型的,agent只能通过与环境互动来提升策略。
    • state:可以细分为三种,Environment State,Agent State和Information State。Environment State是agent所处环境包含的信息,简单理解就是很多特征数据,也包含了无用的数据。Agent State是输入给agent的信息,也就是特征数据。Information State是一个概念,即当前状态包含了对未来预测所需要的有用信息,过去信息对未来预测不重要,该状态就满足马尔科夫性(Markov Property)。Environment State,Agent State都可以是Markov Property。
    • environment:可以分为完全可观测环境(Fully Observable Environment)和部分可观测环境(Partially Observable Environment)。Fully Observable Environment就是agent了解了整个环境,显然是一个理想情况。Partially Observable Environment是agent了解部分环境的情况,剩下的需要靠agent去探索。

    强化学习算法按照agent分类,可以分为下面几类:

    1. 关注最优策略(Policy based)
    2. 关注最优奖励总和(Value based)
    3. 关注每一步的最优行动(Action based)

    从不同角度也可以继续细分,具体可以看下图:

    下面我们简单介绍分析一下Qlearning和Sarsa

    1. Qlearning

    2. Sarsa

    从表格我们知道,Qlearning是off-policy,而Saras是on-policy。 对于Saras,当agent处于状态s时,根据当前Q网络以及一定的策略来选取动作a,进而观测到下一步状态s',并再次根据当前Q网络及相同的策略选择动作a',而Qlearning则是,根据当前Q网络计算出下一步采取哪个动作会得到maxQ值,并用这个Q值作为当前状态动作对Q值的目标,简单来说,Saras是agent处于新状态s',就知道要采取行动a',并且执行了,行动的选择根据策略,Q值的计算是根据动作a',而Qlearning是agent处于新状态s',只能知道采取哪个行动可以得到maxQ,并没有采取对应行动,它是根据当前Q和策略来采取行动的。在后面我们会做详细分析。

    二、深度强化学习

    传统的强化学习局限于动作空间和样本空间都很小,且一般是离散的情境下。然而比较复杂的、更加接近实际情况的任务则往往有着很大的状态空间和连续的动作空间。当输入数据为图像,声音时,往往具有很高维度,传统的强化学习很难处理,深度强化学习就是把深度学习对于的高维输入与强化学习结合起来。

    2013和2015年DeepMind的Deep Q Network(DQN)可谓是将两者成功结合的开端,它用一个深度网络代表价值函数,依据强化学习中的Q-Learning,为深度网络提供目标值,对网络不断更新直至收敛。2015 DQN nature算法可以看下图:

    DQN用到了两个关键技术涉及到了两个关键技术:

    1、样本池(Experience Reply):将采集到的样本先放入样本池,然后从样本池中随机选出一条样本用于对网络的训练。这种处理打破了样本间的关联,使样本间相互独立。

    2、固定目标值网络(Fixed Q-target):计算网络目标值需用到现有的Q值,现用一个更新较慢的网络专门提供此Q值。这提高了训练的稳定性和收敛性。

    DQN在Atari games上用原始像素图片作为状态达到甚至超越人类专家的表现、通过左右互搏(self-play)等方式在围棋上碾压人类、大大降低了谷歌能源中心的能耗等等。当然DQN也有缺点,它是高维输入,低维输出的,当涉及到一次性输出连续动作时,即高维度输出,就束手无策了,DeepMind也在后续提出了DDPG。

    根据前面知识可以意识到强化学习本身是非常通用了,智能体可以自己学习,如果和深度学习结合岂不是万能?错了,当前深度强化学习也有许多难点:

    1. 样本利用率低,需要长时间训练
    2. 很难设计奖励函数
    3. 对环境过拟合,比如去玩打砖块很擅长,却很难去适应俄罗斯方块
    4. 不稳定,函数对参数很敏感,参数的变动,模型会千差万别

    未来可能方向:

    1. 与迁移学习结合,适应不同环境
    2. 硬件提升
    3. 融合更多的模型学习,充分利用样本
    4. 自主设定奖励函数

    个人相关深度强化学习github地址:https://github.com/demomagic

    下一篇我们将深入讲解强化学习的必备知识,马尔科夫决策过程(MDP)

    PS: 如果觉得本篇本章对您有所帮助,欢迎关注、评论、赞!如果要转发请注明作者和出处

    参考文献:

        [1]一条咸鱼的强化学习之路2之强化学习基本概念与MDP:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26608059

        [2]深度强化学习——从DQN到DDPG:https://blog.csdn.net/qq_41352018/article/details/80274257

        [3]一文了解强化学习:https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73327378

    展开全文
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  • 反馈系统的稳定性

    千次阅读 2018-12-22 22:33:13
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    2019-09-29 16:38:42
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  • 并购重组反馈问题深度汇编.docx
  • 通常引入反馈深度越大,对于电路性能的改善越好,如增益稳定性的提高,通频带的展宽,非线性失真的减小,输入电阻的增加和输出电阻的减小。但是,反馈深度越大,对电路的增益衰减也越大,所以负反馈是以牺牲增益为...
  • 带相关反馈的基于深度神经网络模型的人脸检索方法.pdf
  • 基于深度集成学习的人脸智能反馈认知方法.pdf
  • 混合式教学中促进深度学习的同伴反馈研究.pdf
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空空如也

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反馈深度