【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章自编码器

2019-02-13 724

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。

关联权重

当自编码器整齐地对称时，就像我们刚刚构建的那样，一种常用技术是将解码器层的权重与编码器层的权重相关联。这样减少了模型中的权重数量，加快了训练速度，并限制了过度拟合的风险。

不幸的是，使用fully_connected()函数在 TensorFlow 中实现相关权重有点麻烦；手动定义层实际上更容易。代码结尾明显更加冗长：

activation = tf.nn.elu
regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(l2_reg)
initializer = tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer()

X = tf.placehol

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sklearn调包侠之逻辑回归

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2019-02-13

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本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。评价行为：信用分配问题如果我们知道每一步的最佳动作，我们可以像通常一样训练神经网络，通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵。这只是通常的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得的指导的唯一途径是通过奖励，奖励通常是稀疏的和延迟的。例如，如果智能体在 100 个步骤内设法平衡杆，它怎么知道它采取的 100 个行动中的哪一个是好的，哪些是坏的？它所知道的是，在最后一次行动之后，杆子坠落了，但最后一次行动肯定不是完全负责的。这被称为信用分配问题：当智能体得到奖励时，很难知道哪些行为应该被信任（或责备）。想想一只狗在行为良好后几小时就会得到奖励，它会明白它得到了什么回报吗？为了解决这个问题，一个通常的策略是基于这个动作后得分的总和来评估这个个

2019-02-13

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