dqn推荐系统第95页

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Experience Replay

目录1.引言2.经验回放算法2.优先经验回放2.1抽取方法改进2.2学习率修正1.引言我们之前学过TD算法，基本的TD算法的思路如下观测到一个transition计算TDtarget计算TDerror梯度下降我们发现一个transition在使用之后就会被丢弃了，我们不会在后面使用到它，这样的训练速度就非常慢：想象AI在打boss，但是一下就被秒了，它从中获取不到足够的信息，只能一遍又一遍地去刷b

ZDDWLIG·2022-04-04 07:22

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Multi-agent 训练架构

目录1.引言2.训练架构2.1Fullydecentralized2.2Fullycentralized2.3Centralized&Decentralized1.引言我们上一次讲到了Multi-agent的基本概念，现在来讲讲具体的训练方法，以Actor-Critic方法为例。2.训练架构我们知道在Single-agent中的Actor-Critic方法中需要一个策略函数作为Actor进行执行a

ZDDWLIG·2022-04-04 07:30

python numpy读取数据_Python数据分析之numpy学习（一）

文|刘顺祥Python是一门不错的动态语言，其应用的领域非常广泛，如web开发、Linux运维、数据挖掘、机器学习、爬虫、推荐系统等。

weixin_39963853·2022-04-03 07:36

【序列建模】DIN深度兴趣网络

【序列建模】DIN深度兴趣网络通过用户的历史行为序列刻画用户兴趣的广泛性，是推荐系统比较大的一个难点，用户历史行为序列建模的研究经历了从Pooling、RNN到attention、capsule再到transformer

安河桥北Chester·2022-04-02 13:33

推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码）

南有芙蕖·2022-04-02 07:55

python实现推荐系统代码_推荐系统之矩阵分解及其Python代码实现

有如下R(5,4)的打分矩阵：(“-”表示用户没有打分)其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列，n表示user个数，m行表示item个数那么，如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)？——矩阵分解的思想可以解决这个问题，其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题)。矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积：R(n,m)≈P(n,K)*Q(K,

weixin_39783426·2022-04-02 07:53

矩阵分解与梯度下降算法—推荐系统基础算法（含python代码实现以及详细例子讲解）

矩阵分解与梯度下降算法一、问题导入1.1理论概述1.2具体实例1.3问题分析二、梯度下降2.1梯度下降原理概述2.2梯度下降的理论解释2.2.1问题导入2.2.2问题分析2.3梯度下降的具体实现2.3.1梯度下降法的一般步骤2.3.2梯度下降的两个参数（步长、终止条件之变量）2.3.3算法终止的条件三、用梯度下降来解决矩阵分解问题3.1预测矩阵3.2构造损失函数（平方法）四、过拟合问题4.1理论概

啥都不懂的小程序猿·2022-04-02 07:44

python实现推荐系统矩阵分解（Matrix Factorization）提取特征向量

文章目录前言一、MatrixDecomposition数学原理二、python实现实际应用中应注意总结前言矩阵分解是推荐系统中常用的方法，其目的是提取用户的特征向量，以及被打分推荐物品的特征向量。

KI24CC·2022-04-02 07:35

深度确定性策略梯度（DDPG）

对于连续的动作控制空间，Q-learning与DQN等算法是无法处理的。我们无法用这些算法穷举出所有action的Q值，更无法取其中最大的Q值。

行者AI·2022-03-30 14:53

【强化学习】策略梯度Policy-Gradient

强化学习方法的引入策略梯度的优化目标策略函数的设计Softmax策略函数Gauss策略函数蒙特卡罗策略梯度reinforce算法小结强化学习笔记，内容来自刘建平老师的博客Value-based强化学习方法的不足Q-learning、Sarsa、DQN

最忆是江南.·2022-03-30 07:09

强化学习 10 —— Policy Gradient详细推导

前面几篇文章价值函数近似、DQN算法、DQN改进算法DDQN和DuelingDQN我们学习了DQN算法以及其改进算法DDQN和DuelingDQN。

jsfantasy·2022-03-30 07:31

基于Confluent+Flink的实时数据分析最佳实践

简介：在实际业务使用中，需要经常实时做一些数据分析，包括实时PV和UV展示，实时销售数据，实时店铺UV以及实时推荐系统等，基于此类需求，Confluent+实时计算Flink版是一个高效的方案。

·2022-03-29 15:30

华为云PB级数据库GaussDB(for Redis)揭秘第13期：如何搞定推荐系统存储难题

为了帮助友人重建信任，笔者进行了一番技术调研：这一定是“推荐系统”出了偏差。推荐系统是一种信息过滤系统，它能够快速分析海量用户行为数据，预测出用户喜好，从而进行有效推荐。在商品推荐、广告投放

·2022-03-29 12:46

强化学习算法总结（一）——从零到DQN变体

本文是第一部分，将从基础理论讲解到DQN的各种变体。

CristianoC20·2022-03-29 07:19

强化学习——从Q-Learning到DQN

1学习目标复习Q-Learning；理解什么是值函数近似（FunctionApproximation）；理解什么是DQN，弄清它和Q-Learning的区别是什么。

all is okk·2022-03-29 07:49

强化学习进阶——DQN

Action-ValueFunction动作价值函数Optimalvaluefunction最优价值函数策略迭代和值迭代Q-LearningQ-Learning算法EE问题DQNQ-Learning神经网络化DQN

Mr_哲·2022-03-29 07:49

强化学习（二）—— 价值学习（Value-Based）及DQN

强化学习（二）——价值学习（Value-Based）及DQN1.DQN介绍2.TD算法介绍3.案例1.DQN介绍DeepQNetwork目标：最大化累计奖励（回报U）通过神经网络近似最优动作价值函数：Q

CyrusMay·2022-03-29 07:09

构建企业级推荐系统（08）：矩阵分解推荐算法（万文建藏）

数据与智能·2022-03-28 08:01

「推荐系统中的特征工程」02：推荐系统与特征工程

本章目录一、推荐系统简介1.什么是推荐系统？

数据与智能·2022-03-28 08:01

PaddleRec与Milvus深度结合，手把手带你体验工业级推荐系统召回速度

基于Milvus召回服务教程概述互联网和移动技术的快速发展，一方面让更多的个人随时随地可以接入互联网获取信息，另一方面也让个人和网站更加快捷的提供UGC（UserGeneratedContent，用户原创内容）和PGC（ProfessionalGeneratedContent，专业生产内容）的内容、商品。因此，导致了网络中出现了大量的用户和海量的内容数据。这种从信息匮乏到信息爆炸的变化，使得人找信

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-03-28 08:00

基于内容的推荐算法

在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通

回一幻·2022-03-27 07:32

Python基于协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现

weixin_40228600·2022-03-27 07:31

强化学习之DQN代码（pytorch实现）

本代码取自周博磊强化学习课程https://space.bilibili.com/511221970/channel/detail?cid=105354&ctype=0源码：https://download.csdn.net/download/tianjuewudi/24541126此处程序个人感觉过多过乱，应整理出属于自己风格的代码结构，这是编程实现必不可少的环节。导入包importgymfro

微笑小星·2022-03-27 07:28

协同过滤推荐算法在python上的实现

阳望·2022-03-27 07:53

机器学习社区·2022-03-27 07:52

基于用户的协同过滤算法的电影推荐系统的Python实现

一、基于用户的协同过滤算法原理基于用户的协同过滤的基本思想相当简单，基于用户对物品的偏好找到邻居用户，然后将邻居用户喜欢的物品推荐给当前用户。计算上就是将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，找到N个邻居后根据邻居的相似度权重以及他们对物品的偏好，预测当前用户没有偏好的未涉及物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。例如下图，用户A喜欢物品A和物品C，用户C喜欢物品A、物品C

技术人小柒·2022-03-27 07:22

基于Pytorch的强化学习(DQN)之Sarsa算法

目录1.引言2.数学推导2.算法步骤1.引言我们现在来学习一下强化学习中一种常用的算法：Sarsa算法。它常用于学习动作价值网络，它是通过Q表的形式进行决策，在Q表中挑选值较大的动作值施加在环境中来换取奖惩，也就是根据计算出来的Q值来作为选取动作的依据2.数学推导我们知道动作价值函数就是return对于随机变量state和action的期望值，即：我们之前推导过一个return的递推式：将其代入得

ZDDWLIG·2022-03-27 07:47

基于Pytorch的强化学习(DQN)之蒙特卡罗算法

目录1.大数定律2.估算圆周率2.1公式2.2代码2.估算定积分3.1公式3.2代码1.大数定律大数定律是蒙特卡罗算法的理论依据，大数定律的内容如下在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。我们来简单看看伯努利大数定律的严格数学表达：设是次独立试验中事件A发生的次数，且事件A在每次试验中发生的概率为，则对任意正数有通俗地说，这个定理就是在试验不变的条件下，重复试验多

ZDDWLIG·2022-03-27 07:17

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Multistep TD target

目录1.引言2.数学推导3.文献1.引言我们之前已经学习了Sarsa算法和Q-learning算法，我们知道这两者都是基于TD算法的，我们又知道TD算法效果改变受TDtarget影响，我们思考一下，如果我们选用包含真实信息更多的TDtarget，效果会不会更好呢？下面我们来进行数学推导。2.数学推导一切都源于这个公式：，我们再使用这个公式将展开得到这个公式相较于前一个公式更加精确，因为它含有两个真

ZDDWLIG·2022-03-27 07:42

基于Pytorch的强化学习(DQN)之Q-learning

目录1.引言2.数学推导3.算法1.引言我们上次已经介绍了Saras算法，现在我们来学习一下和Saras算法非常相似的一个算法:Q-learning算法。Q-learning是一种用于机器学习的强化学习技术。Q-learning的目标是学习一种策略，告诉Agent在什么情况下要采取什么行动。它不需要环境模型，可以处理随机转换和奖励的问题，而无需进行调整。对于任何有限马尔可夫决策过程（FMDP），Q

ZDDWLIG·2022-03-27 07:42

独家 | 一文读懂TensorFlow基础

Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。

「违规用户」·2022-03-26 07:42

强化学习笔记：DQN和DDQN

本文整理于datawhalechina.github.io的强化学习教程0x01intro在Q-learning中，我们学习的是一个“评论函数”Qπ(s,a)Q^\pi(s,a)Qπ(s,a)，通过其函数值判断当前状态sss下采取动作aaa好不好。这个评论函数的输出值取决于agent的策略π\piπ，即我们只能根据agent的具体策略才能判断他这个动作到底是好还是不好。下面，为方便起见，我们将Qπ

Nu1Lpo1hT3r·2022-03-26 06:36

TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践

1背景在推荐系统训练场景中，美团内部深度定制的TenorFlo

·2022-03-25 15:38

自动化知识图谱表示：从三元组到子图

它可以被应用在多个领域，如QA问答系统、推荐系统、新药发现、股市预测等。现在无论是学术界还是工业界都陆续提出了自己的知识图谱构建平台。

·2022-03-25 10:11

纵向联邦学习场景下的逻辑回归（LR）

·2022-03-24 14:54

轻量级图卷积网络LightGCN介绍和构建推荐系统示例

·2022-03-24 14:07

柠檬小帽·2022-03-23 13:42

实时增量学习在云音乐直播推荐系统中的工程实践

作者：易云天1背景在云音乐早期机器学习推荐场景中，大多数是以离线机器学习为主，模型是天级别（T+1）更新的。随着用户、主播、ugc内容等变动频繁，以及外部环境发生突变如产品形态、热点爆点等情况下，离线方式存在严重的滞后性，而模型实时化能从全局快速捕捉变化，提高流量转化效率，减少流量曝光浪费，更加实时精准个性化推荐。具体背景可详见上一篇：https://mp.weixin.qq.com/s/uu..

·2022-03-23 11:11

深度强化学习笔记——DQN原理与实现（pytorch+gym）

概要本文主要总结深度强化学习中无模型基于值方法的DQN算法，说明其算法原理并用该算法在gym提供的cartpole上进行实现。有任何不准确或错误的地方望指正！

RavenRaaven·2022-03-23 08:52

【Pytorch教程】：DQN 强化学习

区分类型(分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN循环神经网络(分类)RNN循环神经网络(回归)自编码(Autoencoder)DQN

_APTX4869·2022-03-23 08:43

PyTorch 强化学习 01.强化学习（DQN）

本教程介绍如何使用PyTorch从OpenAIGym中的CartPole-v0任务上训练一个DeepQLearning(DQN)代理。

AI学习社·2022-03-23 07:05

强化学习之DQN算法实战（Pytorch）

之前在博主另一篇关于Q-learning算法：https://blog.csdn.net/MR_kdcon/article/details/109612413，DQN算法是基于Q-learning算法的

Ton10·2022-03-23 07:02

基于Pytorch的强化学习(DQN)之策略学习

目录1.引言2.数学推导2.1状态价值函数2.2策略梯度2.3蒙特卡罗近似3.算法1.引言我们上次讲到了价值学习，这次我们来看看基于策略的学习，我们状态价值函数能够描述当前状态下局势的好坏，如果越大那局势不就会越好吗，所以我们得到了策略学习的基本思想：找到最优的action使达到最大。2.数学推导2.1状态价值函数我们之前知道状态价值函数，我们先用神经网络来近似，这里的是神经网络的参数，如果我们认

ZDDWLIG·2022-03-23 07:26

深度强化学习-Dueling DQN算法原理与代码

DuelingDeepQNetwork(DuelingDQN)是对DQN算法的改进，有效提升了算法的性能。

indigo love·2022-03-22 07:49

强化学习DQN并玩CartPole游戏

强化学习DQN并玩CartPole游戏1、强化学习一张经典的关于强化学习的图。

Hibiki阿杰·2022-03-22 07:32

强化学习之SAC

参考视频：周博磊强化学习课程价值函数优化学习主线：Q-learning→DQN→DDPG→TD3→SACQ-Learning，DQN和DDPG请可以参考我之前的文章：强化学习实践教学TD3可以参考我之前的博客

微笑小星·2022-03-22 07:11

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