输入数据训练GAE做链式关系预测,设置阈值提取解码器的输出。阈值提取的数据只能包含95%或者98%的输入数据,这样的阈值有说服力吗?通常阈值提取的数据要求包含多少输入数据?
时间: 2024-04-18 22:33:08 浏览: 10
对于训练GAE(Graph Autoencoder)来进行链式关系预测,设置阈值以提取解码器的输出是一个常见的方法。阈值的目的是选择哪些解码器输出被认为是具有意义的链式关系。
使用95%或98%的输入数据作为阈值是可能的,但是否具有说服力取决于具体的应用场景和数据分布。选择较高的百分比会更加严格,只保留相对“最重要”的数据,但可能会导致信息损失。相反,选择较低的百分比会更宽松地保留更多的数据,但可能会包含一些噪声或不相关的信息。
通常情况下,阈值提取的数据应该包含尽可能多的输入数据,以尽量保留原始信息。然而,确切需要包含多少输入数据取决于数据集的大小和特性。如果数据集非常大,并且数据分布较为均匀,则相对较小的样本数量可能就足够了。但如果数据集较小或者数据分布不均匀,则可能需要更多的样本来获得更准确的阈值。
在实践中,通常需要进行实验和调整,以找到最合适的阈值百分比,并确保提取的数据对于链式关系预测具有可靠性和可解释性。
相关问题
基于强化学习的自动玩贪蛇游戏研究使用PPO+GAE训练
贪蛇游戏是一种经典的游戏,可以用来研究强化学习算法。其中,PPO (Proximal Policy Optimization) 和 GAE (Generalized Advantage Estimation) 是两种常用的强化学习算法。
PPO 是一种基于策略梯度的强化学习算法,它通过限制策略更新的范围来提高训练的稳定性和效率。在训练过程中,PPO 通过比较新旧策略的指数函数,来计算策略更新的范围。
GAE 则是一种用于估计策略价值函数的算法,它通过对未来奖励的加权求和来估计当前状态的价值。GAE 可以有效地减少估计误差,并提高训练效率。
在使用 PPO+GAE 训练自动玩贪蛇游戏时,可以采用以下步骤:
1. 定义状态空间、动作空间和奖励函数。
2. 使用 PPO 算法训练策略网络,通过最大化累计奖励来学习最优策略。
3. 使用 GAE 算法对策略价值函数进行估计,进一步提高策略网络的训练效率。
4. 在训练过程中,可以采用经验回放和探索策略等技巧,来提高算法的稳定性和效率。
5. 最终,训练出的策略网络可以用于自动玩贪蛇游戏,并且可以不断优化和改进,以提高游戏得分。
ppo gae 优势
PPO(Proximal Policy Optimization)是一种常用的深度强化学习算法,而GAE(Generalized Advantage Estimation)是PPO算法中用于计算优势函数的一种方法。在PPO中,优势函数是指当前状态相对于平均状态的价值,用于衡量当前策略相对于旧策略的改进程度。而GAE是一种multi-step TD的Advantage的指数加权移动平均,可以让优势估计更加平滑和稳定。在实现PPO时,一般会使用GAE来计算优势函数,而不是使用原始的Advantage function。同时,PPO-Clip也是一种常用的PPO算法,它使用了一种暴力的方式来限制策略更新的幅度,相比于GAE方法更加有效。