简单的任务不一定需要卷积或attention，如无必有，优先选择简单网络更好，当然须具体问题具体分析。
In order to better solve the problems of low sample utilization, sparse reward and slow stability of network model in path planning of depth deterministic strategy gradient algorithm, an improved DDPG algorithm is proposed. By incorporating a self-attention mechanism into the image...
简单的任务不一定需要卷积或attention，如无必有，优先选择简单网络更好，当然须具体问题具体分析。
其次,增强DDPG算法在非结构化环境中的适应性和响应速度是未来研究的重点。为了应对突发状况或高度不确定性环境,可以引入注意力机制(Attention Mechanism)和记忆增强模块(Memory-Augmented Module),使机器人能够在复杂环境中更加灵活地调整行为策略。例如,在微创手术中,通过引入注意力机制,机器人可以更加专注于关键区域的操作...
GAIN paper: Tell Me Where to Look: Guided Attention Inference Network 本文是基于SEC算法进行的改进,在SEC的基础上提升了5个百分点左右。 这篇文章…感觉没有什么创新…其实就是类似对抗擦除的思路,将第一次识别出来的区域进行遮挡,强迫神经网络找出所有能用于识别类别的信息。 结构如下: 输入图像III,... ...
GAIN paper: Tell Me Where to Look: Guided Attention Inference Network 本文是基于SEC算法进行的改进,在SEC的基础上提升了5个百分点左右。 这篇文章…感觉没有什么创新…其实就是类似对抗擦除的思路,将第一次识别出来的区域进行遮挡,强迫神经网络找出所有能用于识别类别的信息。 结构如下: 输入图像III,...(一)...
已有的空中格斗控制方法未综合考虑基于专家知识的态势评估及通过连续性速度变化控制空战格斗的问题。基于深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习方法,在态势评估函数作为强化学习奖励函数的基础上,设计综合考虑飞行高度上下限、飞行过载以及飞行速度上下限的强化学习环境;通过全连接的载机速度控制网络与环境奖励网络,实现DDPG 算法...
Mapless navigation for Automated Guided Vehicles (AGV) via Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms has attracted significantly rising attention in rec... B Cai,C Wei,Z Ji - 《IEEE Transactions on Automation Science & Engineering》 被引量: 0发表: 0年 基于MADDPG的多AGVs路径规划算法 实验结果...
注意力会好吗？近似函数的选择将影响ddpg的训练效果，简单的任务不一定需要卷积或attention，如无必有，...
1. 离散化动作空间：将连续的动作空间离散化是一种可能的方法。通过定义一个离散动作集合，并将DDPG的...