强化学习方法可以在不同拓扑结构的网络中学习特定的目标,而不考虑网络结构对预测性能的影响,因为强化学习方法通过将图挖掘任务表示为具有顺序决策特征的MDP来进行自适应学习。 (2)数据驱动和高效。现有的图数据挖掘方法需要引入丰富的专家知识或需要人工制定一些规则,而强化学习方法可以在不需要专家知识的情况下进行快速学...
实验结果表明，该方法在性能和鲁棒性方面优于经验和学习基线方法，从而验证了其有效性。图2说明了使用GNN进行动作选择的过程04总结本篇论文提出了一种全新的机器人装配发现（RAD）的分层方法。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...
RL方法通过将图挖掘任务表示为具有顺序决策特征的MDP,实现了自适应学习,在不考虑网络结构对预测性能影响的情况下,能够在不同拓扑的网络中学习特定的目标。(2) 数据驱动,高效。现有的图数据挖掘方法引入了丰富的专家知识或需要人工开发一些规则[7,18,36],而RL方法可以在没有专家知识的情况下快速学习,这些方法可以更...
De Novo Drug Design Using Reinforcement Learning with Graph-Based Deep Generative 论文摘要 机器学习采用深度生成模型为探索化学空间提供了有效的计算工具。在这里,本文提出了一种新的强化学习方案,对基于图的深度生成模型微调来解决分子设计任务。本文展示了计算框架如何成功地引导预训练的生成模型生成具有特定属性的分...
本研究基于动态时空图模型提出了一种深度强化学习方法(DRLDSTG),优化实时条件下的城市物流配送规划问题。图1展示DRLDSTG方法,该方法分为四个部分:(1)数据处理模块,该模块被用来提取城市物流配送规划任务下的静态要素(位置数据)和动态要素(物流和交通数据等);(2)动态特征处理模块,该模块被用来构造城市物流配送任务的动...
Deepmind 《Nature》“预测地图”论文提出强化学习新算法 AI模拟人类神经研究再进一步 对人类神经网络的理解越来越在左右人工智能的未来研究，连Deepmind也不例外。2017年10月2日，《NATURE NEUROSCIENCE》发表了Deepmind的一篇《The hippocampus as a predictive map》的论文。这篇论文中，Deepmind通过对主管人类长期记忆行为...
论文链接：https://www.nature.com/neuro/journal/vaop/ncurrent/full/nn.4650.html 摘要：由于「位置细胞（place cell）编码空间的几何表征」这一观点的流行，海马体长期被喻为认知地图。然而，位置细胞中预测编码、奖励敏感度和策略依赖的证据表明位置细胞并不纯粹是空间表征。我们从强化学习的角度出发试图解开这一...
1. 1.Generative Model图像分类经典论文 25:37 2. 1-2 Attention Is All You Need超级经典!!! 27:07 3. 2.Generative Model音乐分类经典论文 33:47 4. 3.TAPAS- Weakly Supervised 弱监督学习经典论文 31:48 5. 4.Reinforcement Learning强化学习优质论文 22:15 6. 5.Monte Carlo Tree 蒙特卡洛树优质论...
强化学习灰度图 图像增强灰度变换 前言 图像增强是图像处理常用最常用的方法, 目录 前言 引言 为什么进行空间域增强 什么是图像增强 如何进行图像增强 空间域增强 灰度变换 线性变换 简单的黑白转换 灰度拉伸 分段线性变换 非线性变换 对数变换 幂次变换 直方图均衡...
2024 年 OpenAI 在 o1 模型的论文《On The Planning Abilities of OpenAI’s o1 Models: Feasibility, Optimality, and Generalizability》提出全新的Scaling Law:当模型的推理时间越多,模型的推理能力越强。o 系列模型重构了训练范式,将 GPU 资源在预训练、后训练和推理之间做出了更均衡的分配,开辟了模型发展的新...