RNN-RL：强化学习与递归神经网络的实验研究。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
Pytorch中的循环强化学习研究探索了循环强化学习与递归神经网络的结合。请注意，本仓库的代码主要基于Scott Fujimotos的成果。当前的主要目标是深入理解将递归神经网络（RNN）与深度增强学习相结合时可能带来的影响。该项目旨在提供关于强化学习算法在训练过程中如何有效利用内存的宝贵见解，特别是针对策略梯度算法，如Proximal Policy Optimization (PPO)。这类算法需要在整个轨迹上进行训练，并通常需要丢弃RNN的记忆存储。然而，一个值得探讨的问题是：是否有可能保留每个时间步的隐藏状态，并将其作为独立的“批次”项来处理？对于非策略算法，例如Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)，情况变得更加复杂。在整个轨迹上进行训练的简单方法在计算上往往是不切实际的，尤其是在没有强制执行特定轨迹长度的情况下。另一种可行方案是在不使用RNN记忆的情况下，按时间步进行训练。但这种方式会牺牲与使用RNN相关的优势。此外，还可以选择保持RNN的隐藏状态与每个时间步关联；然而，随着时间步长在内存中累积并网络不断学习新的内部表示，这些隐藏状态可能会...

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

RNN-RL: 递归神经网络与强化学习的实验

优质

本研究提出了一种结合递归神经网络（RNN）和强化学习（RL）的新方法——RNN-RL，旨在通过试验探索二者融合在处理序列数据任务中的潜力。在使用Pytorch进行循环强化学习实验并结合递归神经网络（RNN）的过程中，我基于Scott Fujimotos的工作进行了个人练习，以深入了解将RNN与深度增强学习相结合的效果。这项工作提供了关于如何利用内存来改进RL算法训练的见解。例如，在策略型算法如PPO中，通常需要在整个轨迹上进行训练，并且在每一轮结束后重置RNN的记忆状态。然而，是否可以在每个时间步骤保留隐藏状态并将其视为独立的“批次”项呢？对于非策略型方法（比如DDPG），情况更为复杂。简单地沿整个轨迹进行训练可能会导致计算上的问题，尤其是在没有固定轨迹长度的情况下。另一个选择是忽略RNN记忆，并按时间步长单独训练模型，但这将失去利用RNN带来的潜在优势。另一种可能的方案是在每个时间步骤都保存RNN的记忆状态，这允许网络学习更复杂的内部表示并适应不同的输入序列长度。然而，在长时间运行过程中，隐藏状态会随着时间推移而积累信息，这对内存管理和性能优化提出了挑战。

手写的RNN（递归神经网络）

优质

本教程详细介绍了如何手动推导和计算递归神经网络的过程，帮助读者深入理解其工作原理。每个人都能学会如何使用LSTM-RNN进行递归神经网络的构建。通过动手实践，可以更好地掌握这个技术，并且将其应用到实际问题中去解决复杂的数据处理任务。学习过程中需要不断练习和完善自己的代码与模型设计能力，以便更有效地利用这种强大的机器学习工具。为了帮助大家理解和上手LSTM-RNN，这里提供了一些基本步骤和建议： 1. 理解基础概念：首先了解什么是递归神经网络（RNN）以及它的变种之一——长短时记忆单元（LSTM）。掌握这些基础知识是构建更复杂模型的前提。 2. 学习编程语言与框架：选择合适的编程环境，如Python，并熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习库。这将有助于快速搭建和测试你的神经网络架构。 3. 实践项目经验：通过完成实际案例来巩固所学知识是非常重要的一步。可以从简单的序列预测任务开始尝试，逐步挑战更复杂的自然语言处理问题。 4. 参考现有资源：利用在线教程、书籍以及开源代码库等途径获取更多学习材料和灵感来源。总之，只要愿意投入时间和精力去探索与实践，每个人都可以掌握LSTM-RNN技术，并将其应用于自己的项目中。

RNN与LSTM的递归神经网络详解

优质

本文深入浅出地解析了递归神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM），帮助读者理解其工作原理及应用场景。递归神经网络RNN与LSTM简介及算法推导。

10.1 RNN、LSTM和GRU递归神经网络学习笔记

优质

本笔记详细介绍了RNN、LSTM及GRU等递归神经网络模型的基本原理与应用技巧，适合深度学习入门者深入理解序列数据处理方法。文章目录 LSTM 和 RNN 是一类用于处理大小可变的有序数据的模型。即使对于固定输入输出的情况，RNN 也非常有用。例如，在对一个固定大小的输入（如一张图片）进行分类决策（比如识别图像中的数字）时，我们不是简单地执行一次前向传播，而是观察图片的不同部分，并在完成一系列观察后做出最终决定。每个 RNN 都包含一个小循环的核心单元，该核心单元接收输入 x 并将其传递给模型。RNN 拥有一个内部隐藏状态（internal hidden state），每当它读取新的输入时，这个状态都会被更新并反馈回模型中。这样，在每次处理新信息时，RNN 能够根据之前的计算结果进行调整和优化决策过程。

RNN代码与递归神经网络_RNN神经网络_Recurrent Network

优质

简介：本文详细介绍了递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）的基础知识及其实现代码。通过理解其工作原理和实践应用，帮助读者掌握如何使用Python编写简单的RNN模型。 RNN（递归神经网络）在自然语言处理和其他大数据处理领域有广泛应用。

埃尔曼神经网络（递归神经网络）

优质

埃尔曼神经网络是一种具有上下文敏感能力的递归神经网络模型，通过添加输入层和隐藏层之间的反馈连接来捕捉序列数据中的时间动态。 Elman神经网络在数据预测领域具有重要应用，其精度高且准确。

神经网络实验研究报告

优质

本报告详细记录并分析了基于深度学习的神经网络模型在不同数据集上的实验结果，探讨了优化算法、架构设计对性能的影响。神经网络的课程设计以及相关的代码描述非常清晰。

神经网络实验研究报告

优质

本报告详细记录了基于深度学习的神经网络实验过程与结果分析，探讨其在模式识别和数据分类中的应用效能。这是一份来自郑州大学的BP算法实验报告，可供大家参考。

深度学习与神经网络实验1

优质

本课程为学生提供实践平台，探索深度学习和神经网络的核心概念和技术。通过一系列实验项目，学员将掌握模型构建、训练及优化技巧。请使用线性回归模型拟合以下两组数据（也可以选择逻辑回归或感知器算法）。第一组数据为：[1, 1], [2, 3], [2, 1], [1, 0], [5, 2], [4, 0], [3, 1], [4, 3], [7, 3]。第二组数据为：[0.067732, 3.176513],[0.427810, 3.816464],[0.995731, 4.550095],[0.738336, 4.256571],[0.981083, 4.560815],[0.526171, 3.929515],[0.378887, 3.526170],[0.033859, 3.156393],[0.132791, 3.110301],[0.138306, 3.149813],[0.247809, 3.476346],[0.648270, 4.119688],[0.731209, 4.282233],[0.236833, 3.486582],[0.969788, 4.655492],[0.607492, 3.965162],[0.358622, 3.514900],[0.147846, 3.125947]。