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seq2seq模型_郭冰洋_网易云课堂_手写数字问题初体验_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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在预测阶段比MBN快数千倍。我们的结果表明,该新技术将MBN在无监督学习中的有效性与DNN在监督学习中的有效性与效率结合在一起,从而实现了压缩MBN在无监督学习中的有效性与效率。 本文提出了GProp,一种用于具有兼容函数逼近的连续策略的深度强化学习算法。该算法基于两项创新。首先,我们提出了一种基于时差的方法来学习价值函数的梯度。其次,我们提出了偏向行为者评论者(DAC)模型,该模型包括三个神经网络,分别估计值函数,其梯度和确定行为者的策略。我们在两个具有挑战性的任务上评估GProp:上下文强盗问题由非参数回归数据集构建而成,该数据集旨在探究强化学习算法准确估计坡度的能力;章鱼手臂,具有挑战性的强化学习基准; GProp在匪徒任务上与完全受监督的方法相竞争,并取得了迄今为止的最佳性能章鱼手臂上。 我们在称为“深度聚类”的深度学习框架中解决声源分离问题。我们不是直接估计信号或掩盖函数,而是训练一个深度网络来生成频谱图嵌入,这些频谱图可区别训练数据中给出的分区标签。以前的深度网络方法在学习能力和速度方面都具有很大的优势,但是以前尚不清楚如何使用它们以与类无关的方式来分离信号。相比之下,
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