加入了此篇博客“卷积神经网络(CNN)反向传播算法”的MATLAB代码实现，如有必要，麻烦作者可以引用一下这个link。

请问一下经典机器学习算法实现里面的数据集是不是不见了

写的非常棒，博主很厉害，卷积网络的反向传播的介绍主要是参考哪个资料呢，您给出的几个参考资料和您的叙述有比较大的差距，我想看看原始资料的叙述，谢谢。如果时间太长已经不记得了那就算了，我自己尝试手推推，因为想实现一个卷积网络反向传播，深入理解一下数学运算和原理。

幸苦博主整理这么好的资源。
《word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础》这个资源里面halfman的编码图好像错了，e和a在子结点的顺序是反的

DDPG中的损失函数是不是和原文中不一致？

hi，您好。请教一下

1. 在ID3，C4.5方法中，对于离散特征数据划分，是说有多少个取值就分成多少个分支么，如果这个特征的取值有100个，也是分成100个分支么，还是说会限制最多分多少个？
2. 在CART树中，对离散特征是取子集划分。像文中给的例子，如果特征A有三个取值，会分成{(A1，A2)，A3}, {A1, (A2,A3)}, {(A1,A3),A2}，然后选一个基尼系数大的。当特征取值很多时，取子集就有很多很多种了，在计算量上未免太大？
3. 在所有的树模型中，如果我们把样本扔进去，模型是怎么区分是离散特征还是连续特征呢？因为看起来输入的时候，并没有告诉模型，哪个是离散特征哪个是连续特征？

https://github.com/ljpzzz/machinelearning/blob/master/reinforcement-learning/policy_gradient.py

直接复制运行
episode: 0 Evaluation Average Reward: 15.0
episode: 100 Evaluation Average Reward: 10.2
episode: 200 Evaluation Average Reward: 9.2
episode: 300 Evaluation Average Reward: 9.3
episode: 400 Evaluation Average Reward: 9.4
episode: 500 Evaluation Average Reward: 9.0
episode: 600 Evaluation Average Reward: 9.6
episode: 700 Evaluation Average Reward: 9.4
episode: 800 Evaluation Average Reward: 9.7
episode: 900 Evaluation Average Reward: 9.5
episode: 1000 Evaluation Average Reward: 9.6
episode: 1100 Evaluation Average Reward: 9.7
episode: 1200 Evaluation Average Reward: 9.1
episode: 1300 Evaluation Average Reward: 9.2
episode: 1400 Evaluation Average Reward: 9.3
episode: 1500 Evaluation Average Reward: 9.3
episode: 1600 Evaluation Average Reward: 9.4
episode: 1700 Evaluation Average Reward: 9.3
episode: 1800 Evaluation Average Reward: 9.4
episode: 1900 Evaluation Average Reward: 8.8
episode: 2000 Evaluation Average Reward: 9.3
episode: 2100 Evaluation Average Reward: 9.4
episode: 2200 Evaluation Average Reward: 9.6
episode: 2300 Evaluation Average Reward: 9.6
episode: 2400 Evaluation Average Reward: 9.3
episode: 2500 Evaluation Average Reward: 9.3
episode: 2600 Evaluation Average Reward: 9.4
episode: 2700 Evaluation Average Reward: 9.7
episode: 2800 Evaluation Average Reward: 9.6
episode: 2900 Evaluation Average Reward: 9.8

您好，最近在学习DNN。前后向传播、激活函数+损失函数、正则化都有所了解。现在的困扰是，对于DNN来说，重点是什么呢？现在的理解是前面那4个概念+网络结构(流行的网络结构，如CNN，RNN等)，我需要做的就是学习这些网络结构去解决工作中遇到的问题。我的意思是，还有什么其他的重点，比如，网络慢，效果不好等这些具体的情况该如何优化之类的知识

库里没给依赖包的版本，直接用新版的跑不起来，我试了一些才跑起来，这里列一下仅供参考。
mac os
tensorflow 1.14
pyglet 1.5.11
gym 0.9.6

您好，长期阅读您深入浅出的博客文章，获益匪浅。
不知您是否有公众号？方便订阅和日常移动端阅读。
如果没有，小小建议您能开通一个，更大范围地传播您整理的知识精华。

期待楼主写个xgbt的文章，归纳的总结。类似sklearn中如何使用lr的那种，介绍xgbt主要使用的损失函数，特点之类的

`import tensorflow as tf
import numpy as np
import gym
import random
from collections import deque
from keras.utils.np_utils import to_categorical

import tensorflow.keras.backend as K

class QNetwork(tf.keras.Model):

def __init__(self):
    super().__init__()
    self.dense1=tf.keras.layers.Dense(24,activation='relu')
    self.dense2=tf.keras.layers.Dense(2)
    self.dense3=tf.keras.layers.Dense(24,activation='relu')
    self.dense4=tf.keras.layers.Dense(2)

def call(self,inputs):
    x=self.dense1(inputs)
    x=self.dense2(x)
    return x

def tarNet_Q(self,inputs):
    x=self.dense3(inputs)
    x=self.dense4(x)
    return x

def get_action(self,inputs):
    q_values=self(inputs)
    return K.eval(tf.argmax(q_values,axis=-1))[0]

env=gym.make('CartPole-v0')

num_episodes=300
num_exploration=200
max_len=400
batch_size=32
lr=1e-3
gamma=0.9
initial_epsilon=0.5
final_epsilon=0.01
replay_buffer=deque(maxlen=10000)
tarNet_update_frequence=10
optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr)
qNet=QNetwork()
for i in range(1,num_episodes+1):
state=env.reset()
epsilon=max(initial_epsilon*(num_exploration-i)/num_exploration,final_epsilon)
for t in range(max_len):#设置最大得分1000
if random.random()<epsilon:
action=env.action_space.sample()
else:
action=qNet.get_action(tf.constant(np.expand_dims(state,axis=0),dtype=tf.float32))
next_state,reward,done,info=env.step(action)
reward=-1.if done else reward
replay_buffer.append((state,action,reward,next_state,done))
state=next_state
if done:
print('episode %d,epsilon %f,score %d'%(i,epsilon,t))
break
if len(replay_buffer)>=batch_size:
batch_state,batch_action,batch_reward,batch_next_state,batch_done=
[np.array(a,dtype=np.float32) for a in zip(random.sample(replay_buffer,batch_size))]
q_value=qNet.tarNet_Q(tf.constant(batch_next_state,dtype=tf.float32))
y=batch_reward+(gammatf.reduce_max(q_value,axis=1))*(1-batch_done)
with tf.GradientTape() as tape:
loss=tf.losses.mean_squared_error(y,tf.reduce_max(
qNet(tf.constant(batch_state))*to_categorical(batch_action,num_classes=2),axis=1))
grads=tape.gradient(loss,qNet.variables[:4])
optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads,qNet.variables[:4]))
if i%tarNet_update_frequence==0:
for j in range(2):
tf.assign(qNet.variables[4+j],qNet.dense1.get_weights()[j])
tf.assign(qNet.variables[6+j],qNet.dense2.get_weights()[j])
env.close()
`
我觉得运行慢是因为复制网络参数的方式不对，请看到的兄弟姐妹给个建议。

在您的博客中读到actor的损失函数如下。

我的理解是，对那个目标函数的梯度做积分就是下面那个式子（只不过没有负号），然后这个目标函数加个负号就可以用来表示损失函数，不知这样理解是否正确？
还有就是，我的actor网络是输入状态s，输出一个连续的动作值a，那么对应您这个公式是否就是直接把对应S和A的crtic网络生成的Q值作为损失函数计算呢？

https://www.cnblogs.com/pinard/p/5976811.html
您好，最小二乘法和损失函数是平方损失有什么区别么，一般平方损失是用梯度下降迭代法求解，最小二乘法是用解析法直接求解，梯度下降法是数值法？

您好，请问在target net网络的代码里，为什么target_Q_value计算用的是h_layer？应该是h_layer_t吧

hidden layers

h_layer_t = tf.nn.relu(tf.matmul(self.state_input,W1t) + b1t)

Q Value layer

self.target_Q_value = tf.matmul(h_layer,W2t) + b2t

在sarsa_windygrid文件中第83行有一句我不太理解这句话的构造，但是我能懂什么意思。麻烦您给详细解释一下语法问题。这句话应该是表示选出最大Q值的动作。enumerate我懂什么意思，但是choice括号里的连起来我就不太懂了，麻烦您给详解一下。
next_action = np.random.choice([action_ for action_, value_ in enumerate(values_) if value_ == np.max(values_)])

在dqn算例中第140行为什么要用 reward = -1 if done else 0.1重新覆写reward为1或者0.1呢？而不是用gym环境给出的reward。https://zhuanlan.zhihu.com/p/21477488 这篇文章中结构差不多，但没有覆写，而是一个新的变量reward_agent = -1 if done else 0.1，其他dqn变种的算例中也都同样如此。

你好，我想问一下就是最后求权重梯度的。

1.我的各个门的输出变量的维度是（batchsize,hiddensize）,输入变量x的维度是（batchsize,inputsize），因为我有batchsize嘛，所以想batchsize中的每个样本单独计算，但是现在的维度并不一致。δ(t)C⊙C(t−1)⊙f(t)⊙(1−f(t))计算完的维度是（hiddensize），然而，h(t−1)的维度也是（hiddensize），(h(t−1))T转置之后的维度是（1,hiddensize），这样进行矩阵乘法后，计算出来的维度是1,但我的Wfh的维度是（hiddensize,hiddensize）啊，后来对于这个问题，我用δ(t)C⊙C(t−1)⊙f(t)⊙(1−f(t)) * h(t−1).unsqueeze(dim=1)，这样维度对了，请问这样可以嘛？

2.当为计算Wfx的维度的时候，δ(t)C⊙C(t−1)⊙f(t)⊙(1−f(t))计算完的维度是（hiddensize），然而，x(t)的维度是（inputsize），两者又出现不一致的情况，我又将矩阵乘法改成了δ(t)C⊙C(t−1)⊙f(t)⊙(1−f(t)).unsqueeze(dim=1) * x(t).unsqueeze(dim=0)，不知道这样写严不严谨？

希望能得到您的帮助

强化学习第一篇，第218行，更新estimations时，为什么要过滤掉探索动作的收益，这样的话探索率epsilon还有意义吗？

print (docres)
[[0.00896713 0.99103287]
[0.98510899 0.01489101]
[0.98466115 0.01533885]]
我就是用你的代码跑的，得到这样的结果。。。
请问有什么我误解的吗？
我唯二的改变是拿走了
document_decode = document.decode('GBK')和# result = result.encode('utf-8')、
但是我在with open里面加了encoding="utf8"
谢谢。

我是在pycharm里导入了numpy,gym,tensorflow模块，在pycharm里运行的，然后就出现了如下错误。
Traceback (most recent call last):
File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2018.2.4\helpers\pydev_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 20, in do_import
module = self._system_import(name, *args, **kwargs)
ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath'
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2018.2.4\helpers\pydev_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 20, in do_import
module = self._system_import(name, *args, **kwargs)
File "", line 980, in _find_and_load
SystemError: <class '_frozen_importlib._ModuleLockManager'> returned a result with an error set
ImportError: numpy.core._multiarray_umath failed to import
ImportError: numpy.core.umath failed to import
2019-04-10 10:23:13.232651: F tensorflow/python/lib/core/bfloat16.cc:675] Check failed: PyBfloat16_Type.tp_base != nullptr