我们在第6节以图强化学习作为解决图上组合优化问题的统一范式的讨论来结束本文。 图结构优化在机器学习(ML)处理典型图组合优化问题的工作中,一个共有的特点是它们通常不涉及对图的拓扑结构进行改变。具体来说,需要在假设网络结构保持固定的情况下找到解决方案。学习构建图或修改其结构以优化给定目标函数的问题在ML文献中相对较少关注。在这
为此,我们通过强化学习的镜头呈现动态网络问题,并将一个很大程度上分散在控制、管理科学和优化文献中的问题形式化。 具体来说,我们提出了一个基于学习的框架,通过利用图表示学习、强化学习和经典运筹学工具的主要优势来处理广泛的网络问题(如图1)。 图1 许多真实世界的系统(左),例如供应链和移动性系统,可以在图结构...
首先对于图1及2,选中数据后点击plot中的3D walls,会出现下面这种: 然后双击图片,将Outline调为10是比较合适的,然后剩下的工作就是调整图片的视角以清楚的看出峰的变化。 对于图3中的颜色可以双击图片,在这里调节,大家可以看下这里是选择的是Q11 Candy,可以记下这个编号,在以后自己的作图过程中直接就可以选择这个。
首先介绍一下深度强化学习论文中,折线图常见的画法: 仅汇报多个实验的平均值,或仅做了一个实验 使用平均数和误差条来展示算法在不同随机数种子下的稳定性 折线使用中位数,阴影部分使用分位数 折线使用平均值,阴影部分使用标准差 折线使用平均值,阴影部分使用标准误差 折线使用平均值,阴影部分使用置信区间 …… 在...
该方法结合了混合整数规划的全局推理、图强化学习以及基于模型的局部决策搜索，并利用机械手关节层面上的抓取和运动规划来实现装配动作。这种组合的方式使得原始问题的庞大组合操作空间能够有效分解，从而产生了强大而可靠的RAD策略。通过层次结构，该方法能够高效地处理原始问题的巨大组合操作空间，从而实现了稳健、可靠和高效...
图2 形态学算子应用效果示意图 图3 亮度调整算子应用效果示意图 下面通过图像增强的一个应用实例来演示效果。 (1)检测需求 分析石墨片的通孔是否有冲压不良。 图4 石墨片通孔指示图 (2)两种实现方式对比 方式一:直接对原图进行分析 ● 成像中含有多个产品,不方便对单个产品图像进行分析处理 ...
攻击图捕获的信息、对网络的网络地形理解以及网络内的整体路径结构,是MITRE ATT&CK和类似框架应用的基础。 本文提出了一种在关键网络资产分析中使用强化学习的新方法,称为CJA−RL,它结合了网络结构、网络地形和路径结构,通过自动构建和分析从各种入口点或初始节点到CJ的2跳网络的攻击活动来增强操作工作流。2跳网络...
在技术实现方面,研究团队采用了多智能体图强化学习算法。通过将充电引导过程转化为部分可观测马尔可夫决策过程,他们成功构建了一个能够适应复杂动态环境的强化学习框架。为了更好地捕捉充电站、道路、电网等信息之间的关系,研究团队引入了图神经网络(GAT和GCN),分别处理局部和全局信息。这种设计不仅提升了模型的优化能力,还...
在最近在NeurIPS 2020 上作为口头论文发表的“Transferable Graph Optimizers for ML Compilers ”中,我们提出了一种用于计算图优化 (GO) 的端到端、可转移的深度强化学习方法,该方法克服了上述所有限制。与TensorFlow默认优化相比,我们在三个图优化任务上展示了 33%-60% 的加速。在包括Inception-v3、Transformer-XL和...
基于图片的视觉监督强化学习方法原理: 基于图片的视觉监督强化学习方法是将图像作为智能体的输入,通过图像信息引导下的决策过程来实现任务的优化。这种方法消除了传统强化学习中复杂的状态表示和奖励函数设计,将决策过程更接近人类的决策方式。智能体在图像中直接提取特征,然后通过学习如何根据图像信息来进行决策,实现任务的...