与抽象状态相关联．这种关联性信息可以产生对应 问题的学习 技 巧（也 称 为 Ｏｐｔｉｏｎ）．例 如，在 著 名 的 出租车问题中［８７］，其中的一组抽象状态是出租车起 始和乘客所处的位置，那么此时Ｏｐｔｉｏｎ就是从出租 车起始位置到乘客所处位置的一系列动作组合．很 明显，生成的Ｏｐｔｉｏｎ相当于ｈ－ＤＱＮ模型中设定的 中间目标，省去了复杂的人工设定中间目标的过程， 并使得学习到的Ｏｐｔｉｏｎ与具体的学习任务无关．因 此在相同的状态空间下，该模型具有很强的泛化性． ６．３　深度后续强化学习 一般地，在 只 给 定 原 始 输 入 观 察 和 奖 赏 值 的 情况下，通 过 基 于 模 型（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ）或 者 模 型 无 关（ｍｏｄｅｌ－ｆｒｅｅ）的ＤＲＬ算 法 可 以 学 习 到 鲁 棒 的 值 函数．后 续 状 态 表 示 法（Ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ　Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ， ＳＲ）为学习值函数提供了第３种选择．ＳＲ将值函数 分解为两个部分：后续状态映射图（ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ　ｍａｐ） 和立即奖赏指示器（ｒｅｗａｒｄ　ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）．后续状态映 射图表示在给定当前状态下到达未来某一状态占有 率的期望．立即奖赏指示器表示从状态到奖赏值的 映射．在ＳＲ中，这两个部分以内积的形式构成值函 数．基于上述理论知识，Ｋｕｌｋａｒｎｉ等人［８８］将ＳＲ的应 用范围扩展到大规模状态空间的ＤＲＬ问题中，提出 了深度后续强化学习（Ｄｅｅｐ　Ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ　Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＤＳＲＬ）． ２１ 计　　算　　机　　学　　报 ２０１８年

用深度强化学习玩雅达利-------汇总

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深度强化学习算法 该存储库将使用PyTorch实现经典的深度强化学习算法。 该存储库的目的是为人们提供清晰的代码，以供他们学习深度强化学习算法。 将来，将添加更多算法，并且还将保留现有代码。 当前实施 深度Q学习网络（DQN） 基本DQN 双Q网络 决斗网络架构 深度确定性策略梯度（DDPG） 优势演员评判（A2C） 信任区域策略梯度（TRPO） 近端政策优化（PPO） 使用克罗内克因素信任区域（ACKTR）的演员评论家 软演员评论（SAC） 更新信息 :triangular_flag: 2018年10月17日-在此更新中，大多数算法已得到改进，并添加了更多关于图的实验（DPPG除外）。 PPO现在支持atari游戏和mujoco-env 。 TRPO非常稳定，可以得到更好的结果！ :triangular_flag: 2019-07-15-在此更新中，不再需要为openai基准安装。 我在rl__utils模块中集成了有用的功能。 DDPG也重新实现，并支持更多结果。 自述文件已被修改。 代码结构也有微小的调整。 :triangular_flag: 201

基于UDTL的智能诊断基准 代码发布，张启阳和余晓磊的。 更正 2020.06.02，我们修改了util / train_utils_combines中的错误。 （class_num-> num_classes）。 指导 该项目仅提供基线（下限）精度和基于无监督深度转移学习（UDTL）的统一智能故障诊断库，该库为每个人保留了扩展的接口，以供他们自己加载自己的数据集和模型以进行新的研究。 同时，所有实验都是通过在装有Intel Core i7-9700K，GeForce RTX 2080Ti和16G RAM的计算机上运行，​​在Window 10和Pytorch 1.3下执行的。 要求 Python 3.7 脾气暴躁的1.16.2 熊猫0.24.2 泡菜 tqdm 4.31.1 斯克莱恩0.21.3 Scipy 1.2.1 OpenCVPython的4.1.0.25 PyWav

cnn源码matlab #基于深度迁移学习对JPEG图像进行隐写分析 keywords：deep learning,transfer learning,steganalysis ##内容介绍 DCTR_matlab：使用MATLAB实现的残差图像的离散余弦变换算法。 SRNet：隐写分析残差网络实现，CNN网络中加入深度学习短连接（shortcut connections）的残差层。 log：保存tensorboard可视化查看日志文件，可在网页localhost：6060中打开，观察网络和张量的变化以及进行loss，acc曲线图的绘制等。 savemodel：训练过程中保存的训练模型。 conv.py：CNN网络的卷积层等部分，主要用来进行隐写特征提取。 dataload.py：对JPEG图像进行处理生成网络能够读取的格式。 dctr.py：对JPEG图像进行DCTR（残差图像的离散余弦变换）进行DCT基核滤波提取图像在变换域（频域空间）的隐写特征，以及使用高通滤波器进行空间域的特征提取。 distance：计算源域和目标域数据的KV核距离（高斯核和线性核）。 others.py：用