摘要：
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40117857 1、tf.constant_initializer()可以简写为tf.Constant()；初始化为常数，这个非常有用，通常偏置项就是用它初始化的 由它衍生出的两个初始化方法： a、 tf.zeros_initiali 阅读全文
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策略函数梯度： 状态价值函数梯度： 整体训练： 阅读全文
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pt为抽样概率，正比于Td_error，或者利用其倒数来排序，即误差越大的样本被优先拿出来抽样。没有用过的样本给他赋予最大的Td_error。 因为抽样不均匀，a56爆大奖在线娱乐学习率要进行更改 阅读全文
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模型步骤： 神经网络Q梯度： 神经网络Π： 整体步骤： qt可换做的δt 阅读全文
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import sys import tensorflow as tf from tensorflow.keras import Model, layers, initializers import numpy as np from tensorflow import keras save_attn_ 阅读全文
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class LossHistory(keras.callbacks.Callback): def on_train_begin(self, logs={}): self.losses = [] def on_batch_end(self, batch, logs={}): pass # self.l 阅读全文
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history包含以下几个属性：训练集loss： loss测试集loss： val_loss训练集准确率： sparse_categorical_accuracy测试集准确率： val_sparse_categorical_accuracy my_model.compile(optimizer=op 阅读全文
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import tensorflow as tf import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys from tensorflow import keras import os from tensorfl 阅读全文
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from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping import tensorflow as tf import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys 阅读全文