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背景知识 最近再看一些量化交易相关的材料，偶然在网上看到了一个关于用RNN实现股票预测的文章，出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了一遍，发现可以work。于是就花了两个晚上的时间学习了下代码，顺便把核心的内容翻译成中文分享给大家。 首先讲讲对于股票预测的理解，股票是一种可以轻易用数字表现律动的交易 阅读全文
posted @ 2018-09-29 23:54
Alan_Fire
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一. 开山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，V. Mnih et al., NIPS Workshop, 2013. 2. Human-level control through deep reinforcement le 阅读全文
posted @ 2018-09-29 23:47
Alan_Fire
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一、存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法，即输出的动作是离散的。对应到Atari 游戏中，只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制。 然而在实际中，控制问题则是连续的，高维的，比如一个具有6个关节的机械臂，每个关节的角度输出是连续值，假设范围是0°~360°，归一化后为（-1，1）。若把每个关节 阅读全文
posted @ 2018-09-29 23:45
Alan_Fire
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AlphaZero自学成才，机器人Atlas苦练后空翻……2017年，人工智能所取得的新进展真是让人应接不暇。而所有的这些进展，都离不开深度学习一年来在底层研究和技术开发上的新突破。圣诞节前后，Statsbot的数据科学家Ed Tyantov专门评估了深度学习这一年在文本、语音和视觉等方向的各项研究 阅读全文
posted @ 2018-09-29 23:42
Alan_Fire
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英文原文：Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels 作者：Andrej Karpathy (Stanford University) 译者：郭江 这是一篇早就应该写的关于强化学习的文章。强化学习现在很火!你可能已经注意到计算机现在可以自动(从游戏画面 阅读全文
posted @ 2018-09-29 23:38
Alan_Fire
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作者：Volodymyr Mnih Google DeepMind科学家。 在Geoffrey Hinton的指导下完成了多伦多大学的机器学习博士学位。 在此之前，在Csab Szepesvari的指导下完成了阿尔伯塔大学计算科学硕士学位。 视频地址如下： https://www.youtube.c 阅读全文
posted @ 2018-09-29 23:34
Alan_Fire
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这周，机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了，许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/ 朋友圈分享了论文被收录的喜讯。大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选，论文名为「ELF: An Extensive, 阅读全文
posted @ 2018-09-29 23:32
Alan_Fire
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转自：（原贴）http://geek.csdn.net/news/detail/201928?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 建议参考程序视频资料：（莫烦PYTHON）https://morvanzhou.github.io/tutorials/mach 阅读全文
posted @ 2018-09-29 23:17
Alan_Fire
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RL的方案 两个主要对象：Agent和Environment Agent观察Environment，做出Action，这个Action会对Environment造成一定影响和改变，继而Agent会从新的环境中获得Reward。循环上述步骤。 举例： 机器人把水杯打翻了，人类说“不能这么做”，机器人获 阅读全文
posted @ 2018-09-29 23:10
Alan_Fire
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Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法。简单的说，就是和人类一样，输入感知信息比如视觉，然后通过深度神经网络，直接输出动作，中间没有ha 阅读全文
posted @ 2018-09-29 23:06
Alan_Fire
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今天在学校又双叒叕提到了 Deep Reinforcement Learning That Matters 这篇打响 DRL（Deep Reinforcement Learning, 深度强化学习）劝退第一枪的文章后，回来以后久违刷了一下推特，看到了这篇爆文 Deep Reinforcement L 阅读全文
posted @ 2018-09-29 22:50
Alan_Fire
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近期深度强化学习领域日新月异，其中最酷的一件事情莫过于 OpenAI 和 DeepMind 训练智能体接收人类的反馈而不是传统的奖励信号。本文作者认为复现论文是提升机器学习技能的最好方式之一，所以选择了 OpenAI 论文《Deep Reinforcement Learning from Human 阅读全文
posted @ 2018-09-29 22:43
Alan_Fire
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