Bahdanau 等作者提出的注意力网络[3]可以用来解决这一问题, 在基于注意力的序列模型中, 通过对输入标志的加权, 我们会在 decoder 的每一 time step 生成一个 context vector. 将每个输入标志的 hidden state 表征乘以注意力权重, 然后求和,
我们表明,学习到的模型可以泛化到比训练问题具有更多点的测试问题。 我们的指针网络模型学习一个有竞争力的小规模(n ≤ 50)TSP 近似求解器。我们的结果表明,纯数据驱动的方法可以学习计算难以处理的问题的近似解决方案。 2 模型 我们在第 2.1 和 2.2 节中回顾了作为这项工作的基线的序列到序列 [1] 和输入注意...
在强化学习的Actor-Critic算法中，注意力网络扮演策略网络的角色，生成动作的概率分布。深入理解指针网络在旅行商问题(TSP)和车轮路线问题(CVRP)中的应用，需要注意的是，与[1]的基础结构相比，其在处理动态输入变化时，会对部分网络进行更新，以适应环境的动态性。整个框架由encoder、注意力模块以及decoder...
指针网络 强化学习 强指针和弱指针 Android中定义了两种智能指针类型,一种是强指针sp(strong pointer),一种是弱指针(weak pointer)。其实成为强引用和弱引用更合适一些。强指针与一般意义的智能指针概念相同,通过引用计数来记录有多少使用者在使用一个对象,如果所有使用者都放弃了对该对象的引用,则该对象将被自动销毁...
摘要 旅行商问题是组合优化问题中的经典问题,而深度强化学习的发展为该类问题的求解提供了新思路。在基于指针网络的深度强化学习算法求解旅行商问题中,策略网络和价值网络的编码器都采用了复杂的长短期记忆网络结构,这在求解大规模旅行商问...展开更多 Traveling salesman problem is a classic problem in combinatorial ...
强化学习技术的应用 在这个时候，就需要强化学习（Reinforcement Learning，RL）来完成这个挑战了。需要强调...
本文提出了一种基于强化学习算法(REINFORCE, A3C)和指针网络(Pointer Network)结合的策略,解决了经典VRP的调度问题,并接近最优效果。 REINFORCE算法的网络分为策略网络(actor net,基于当前状态输出对应动作)和 评判网络(critic net,评判动作的好坏) 传统的全连接神经网络等只能接收等长的特征,如果特征维度发生变化,只能...
摘要:本发明公开了一种基于强化指针网络与公共交通的无人机监控调度方法,属于机器学习和无人机调度的技术领域,针对城区目标监控时,没有使用传统的固定监控摄像头,而是利用城区中广泛存在的公共交通网络,帮助无人机在所需监控的兴趣点之间转移,并在转移过程中为无人机充电,提高了无人机的续航能力,延长了整个监控系统...
DeepQAMVS采用强化学习的方法进行训练,并结合了捕获代表性、多样性、查询适应性和时间一致性的奖励。作者在MVS1K数据集上实现了最先进的结果,推理时间随输入视频帧数线性缩放。 论文创新点 这项工作的主要贡献总结如下: (1)作者设计了一个新颖的端到端查询感知多视频摘要(DeepQAMVS)框架,该框架联合优化了这个具有...
本文使用中文语料训练集100W,验证集10W,batch_size为64,学习率0.0001。训练300 个epochs 得到结果如下: 团粉和唯粉之间的冲突关系由于涉及的面向广泛,彼此之间诉求完全相对,可以说是冲突关系中非常激烈的一组。TF boys三人各自的唯粉,希望组合解散、三人单飞,主要的原因也是粉丝不能接受偶像被其他二人的粉丝谩骂,被公...