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...
2. 主体思想 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...
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这在求解大规模旅行商问题时会造成训练时间过长的现象.鉴于输入节点间位置顺序的无关性,本文对指针网络中编码器的循环神经网络进行了修改,将策略网络和价值网络编码器中的长短期记忆网络都替换为一维卷积神经网络,最终提出了一种改进的基于指针网络的深度强化学习算法,其在相同求解问题规模上所需要的训练时间比原模型...
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...
从美日网络安全合作的发展历程来看,美国在合作中处于引领地位,而日本则对美国提出的相关理念和战略行动具有较高的认同度,并快速学习进而转化为自身的网络安全战略。从具体合作机制看,美日两国启动了多层次的网络安全对话合作机制,从宏观战略和微观政策上规划与落实网络安全合作,聚焦民用网络安全、军事网络安全和国际规则...
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...
团队面向企业和国家重点部门对高效漏洞管理的迫切需求,针对有限漏洞修复资源和不断增加漏洞数量的突出矛盾,开展了漏洞优先级技术研究,一项最新工作“基于指针网络和深度强化学习的漏洞优先级方法”被第13届EAI数字取证与网络犯罪国际会议ICDF2C 2022接收,该方法实现了对漏洞修复资源的优化配置和实时推荐漏洞优先级方案,突破...