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卷积波谱机_莫烦_交叉熵损失_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

卷积波谱机_莫烦_交叉熵损失_中国AI数据

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等于10。这种训练并不是深度学习的标准做法,而是经常性的网络训练(Bengio等人,2013年)。 为了隔离决斗架构的贡献,我们使用与上述完全相同的过程,使用单流网络重新训练ddqn。具体地说,我们采用梯度ciipping,并且在网络的第一个完全连接层使用1024个隐藏单元,使得两个架构(dueling和singie)具有大致相同的参数数量。我们称这个重新训练的模型为singie clip,而van hasseit et ai的原始训练模型。(2015)被称为“单一”。 正如在(van Hasseit et ai.,2015)中一样,我们开始游戏时最多30个禁止操作动作,为代理提供随机起始位置。为了评估我们的方法,我们测量了得分相对于人类和基线药物得分的改善百分比(阳性或阴性): 记分剂-记分基线(10) max{scoreHuman,scoreBaseIIline}-随机记分 我们取了人类和基线药物得分的最大值,因为它可以防止不显著的变化出现 Jquest Yars的Revengi Frostblte时间飞行员Asterix Road Runner Bank抢劫案 当所
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