相比传统方式需要工程人员手动设计机器人每个动作的精确参数,AI时代的研究人员有全自动化、广阔前景的新学习方式:深度强化学习可让机器人从经验、与世界的互动直接学习行为,因为可借助通用化的神经网络表示,处理复杂的感测器输入。然而,许多现有的强化学习演算法都需要几天、几周甚至更久时间的真实世界数据,才能收敛到比...
(4)将需要生成文本描述的目标图片输入到训练好的生成器中,得到该目标图片的文本描述。 本发明利用对抗网络的思想构建了图片生成文本描述的对抗学习网络,使用强化学习思想解决对抗网络在离散文本数据生成上的问题,同时复用生成器作为actor,并新构建critic网络来对生成器做单步更新,实现了基于生成式对抗网络实现图片文本描述...
本发明公开了一种基于ActorCritic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统,包括以下步骤:(1)获取已知文本描述的图片并进行预处理,构建训练集;(2)基于生成对抗网络和ActorCritic算法搭建目标网络,所述的目标网络包含生成器网络,判别器网络和Critic网络;(3)将训练集中的图片本身及其文本描述输入到目标网络中,对生成器和判...
基于Actor-Critic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于Actor-Critic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统说明:本发明公开了一种基于Actor‑Critic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统,包括以下步...专利查询请上爱企查
本发明公开了一种基于Actor‑Critic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统,包括以下步骤:1获取已知文本描述的图片并进行预处理,构建训练集;2基于生成对抗网络和Actor‑Critic算法搭建目标网络,所述的目标网络包含生成器网络、判别器网络和Critic网络;3将训练集
本发明公开了一种基于Actor‑Critic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统,包括以下步骤:(1)获取已知文本描述的图片并进行预处理,构建训练集;(2)基于生成对抗网络和Actor‑Critic算法搭建目标网络,所述的目标网络包含生成器网络、判别器网络和Critic网络;(3)将训练集中的图片本身及其文本描述输入到目标网络中,对生...
单级DAN由负责关键点评估的神经前馈网络和为下一层生成输入的连接层,连接处包括评估变换层,图像变换层,关键点变换层,热点图生成层,和特征生成图。 评估变换层:将图片和关键点矫正,矫正后的关键点会被交给热点图生成层。 3.1 前馈神经网络 除了最大池化层和输出层,所有层都使用了块归一化和激活函数ReLU,dropout层...
对于图片,有Pillow,OpenCV等包可以使用 对于音频,有scipy和librosa等包可以使用 对于文本,不管是原生python的或者是基于Cython的文本,可以使用NLTK和SpaCy 特别对于视觉方面,我们创建了一个包,名字叫torchvision,其中包含了针对Imagenet、CIFAR10、MNIST等常用数据集的数据加载器(data loaders),还有对图片数据变形的操作,即...
专利名称：基于Actor-Critic生成式对抗网络的图片描述生成方法及系统 专利类型：发明专利 发明人：陈建海,李天旭,季博,楼智豪,袁嘉琪,何钦铭 申请号：CN201911422324.3 申请日：20191230 公开号：CN111159454A 公开日：20200515 专利内容由知识产权出版社提供 摘要：本发明公开了一种基于Actor‑Critic生成式对抗网络的...