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深度學習和強化學習的重要概念和公式

新機器視覺 ? 來源:模型視角 ? 2023-03-08 16:48 ? 次閱讀

神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Networks)

神經(jīng)網(wǎng)絡是一類用層構建的模型。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡類型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡。

結構

關于神經(jīng)網(wǎng)絡架構的描述如下圖所示:

33408748-a9c9-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

記 為網(wǎng)絡的第 層, 為一層中隱藏的第 個 單元,得到:

式中 分別表示權重,偏移和輸出。

激活函數(shù)

在隱含單元的末端使用激活函數(shù)向模型引入非線性復雜性。以下是最常見的幾種:

3354c4ce-a9c9-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

交叉熵損失(Cross-entropy loss)

在神經(jīng)網(wǎng)絡中,交叉熵損失 是常用的,定義如下:

學習率(Learning rate)

學習率通常記作 ,表示在哪一步權重得到了更新。這個可以是固定的,也可以是自適應變化的。目前最流行的方法是 Adam,這是一種自適應學習率的方法。

反向傳播(Backpropagation)

反向傳播是一種通過考慮實際輸出和期望輸出更新神經(jīng)網(wǎng)絡權重的方法。權重 的導數(shù)用鏈式法則計算(chain rule),它的形式如下:

因此權重更新如下:

更新權重

在神經(jīng)網(wǎng)絡中,權重的更新方式如下:

第一步:對訓練數(shù)據(jù)取一批(batch);第二步:進行正向傳播以獲得相應的損失;第三步:反向傳播損失,得到梯度;第四步:使用梯度更新網(wǎng)絡的權重。

丟棄(Dropout)

它是一種通過在神經(jīng)網(wǎng)絡中刪除單元來防止過度擬合訓練數(shù)據(jù)的技術。實際應用中,單元被刪除的概率是 ,或被保留的概率是 。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks)

卷積層需求

記 為輸入量大小, 為卷積層神經(jīng)元大小, 為 zero padding 數(shù)量,那么匹配給定體積輸入的神經(jīng)元數(shù)量 為:

批量正則化(Batch normalization)

這一步是超參數(shù)(hyperparameter) 正則化批量 。記 分別為批量值的平均值和方差,正則化表示如下:

它通常用于完全連接或卷積層之后,且在非線性層之前。目的是允許更高的學習率,減少初始化的強依賴。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Networks)

門類型(Types of gates)

以下是在我們碰到的典型遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡中存在的不同類型的門:

輸入門(Input gate) 忘記門(Forget gate) 輸出門(Output gate) 門(Gate)
是否寫入神經(jīng)元? 是否擦出神經(jīng)元? 是否顯示神經(jīng)元? 寫入多少

長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM, Long Short-Term Memory)

長短期記憶網(wǎng)絡是RNN模型的一種,它通過添加“忘記”門來避免梯度消失問題。

強化學習與控制(Reinforcement Learning and Control)

強化學習的目標是讓代理(agent)學會如何在環(huán)境中進化。

馬爾科夫決策過程(Markov decision processes)

馬爾科夫決策過程(MDP)是一個5元組 ,其中:

是一組狀態(tài)。

是一組行為。

是 和 的狀態(tài)轉換概率。

是discount系數(shù)。

或者 是算法要最大化的獎勵函數(shù)。

策略(Policy)

策略 是一個映射狀態(tài)到行為的函數(shù) 。

備注:我們說,如果給定一個狀態(tài) ,我們執(zhí)行一個給定的策略 ,得到的行為是 。

價值函數(shù)(Value function)

對于給定的策略 和狀態(tài) ,我們定義價值函數(shù)如下 :

貝爾曼方程(Bellman equation)

最優(yōu)貝爾曼方程描述了最優(yōu)策略 的價值函數(shù) :

備注:對于給定的狀態(tài) ,我們記最優(yōu)策略 為:

價值迭代算法(Value iteration algorithm)

算法包含2步:

第一步,初始化價值:

第二步,基于之前的價值進行迭代:

最大似然估計(Maximum likelihood estimate)

狀態(tài)轉移概率的最大似然估計如下:

的行為次數(shù)

Q-learning

Q-learning是 一種無模型,公式如下:

審核編輯:湯梓紅
聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:全面整理:深度學習(ANN,CNN,RNN)和強化學習重要概念和公式

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