【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章强化学习（上）-低调大师

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章强化学习（上）

2019-02-13 565

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

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

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

2019-02-14

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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”。今天开始学python啦，不过我们从哪里开始学起呢？ Python中有一种被称之为“容器”的数据类型，专门用来存放其他类型的对象，就好比小时候用的文具盒，里面放着铅笔、尺子、橡皮等等。很多人刚刚使用Python的时候，往往最先接触的就是这种容器对象，比如列表、字典、元组等等。它们功能全面，使用也很方便，可以解决很多实际问题。那么，第一季我们就首先从这些好用、实用的python容器入手吧，第一个就介绍列表： Python列表用起来非常灵活，它有三大优点，我们一个一个来说，聊完了这三个优点，基本上列表的基本操作我们就掌握了：第一个优点：列表里想装啥就装啥，即：他可以包含不同种类、任意类型的对象，甚至可以嵌套列表，专业点的词儿叫：异构性；我们看一

2019-02-14

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