1 图神经网络(GNN) 将图神经网络(GNN)与深度强化学习(DRL)相结合。新的DRL+GNN体系结构能够在任意网络拓扑图上学习、操作和生成。 图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)是一种新型的神经网络,用于对图结构信息进行操作。它们的基本形式是将一些初始状态与图中的不同元素相关联,然后结合这些元素在图中的相互关系。
中国海洋大学的研究人员提出AutoSculpt,一个基于图神经网络(GNN)和深度强化学习(DRL)的模型剪枝框架,通过将DNN转换为图表示,并利用图注意力网络(GATv2)编码器和DRL代理学习最佳剪枝模式,从而在各种DNN架构(如CNN和Vision Transformer)上实现高效的模型压缩和精度保持。 论文介绍 将深度神经网络 (DNNs) 部署在智能手机...
本模型使用图神经网络(Graph Neural Network,GNN)结合深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL),提高DRL对SDN状态的图感知能力,加强DRL的泛化能力。此外,由于DRL样本利用率低,较容易陷入局部最优,导致模型效果不佳,本项目使用进化策略(Evolutionary Strategies,ES)优化DRL策略网络,使DRL模型克服停留在局部最优的“...
This study introduces an innovative GNN-based deep reinforcement learning approach (GraphDRL) for interactive recommendation in sparse data environments. We leverage GNNs to deeply explore the relationships between users and items and the latent connections among users. We subsequently utilize a DRL model...
深度强化学习求解组合优化问题近年来受到广泛关注,是由于其结合了强化学习(Reinforcement learning)强大的决策(decision-making)能力和深度学习(deep learning)的各种模型(RNN、Transformer、GNN等等)强大的信息提取表征能力(representative),同时又结合神经网络强大的函数近似功能,可以采用神经网络近似Value-based RL中的Q值函数...
下文将以路径规划问题(TSP、VRP)为例,从这两方面来介绍近年来的一些交叉研究。以基于机器学习的组合优化为主线,前后引入了RNN、注意力机制、Transformer、GNN等,从而发展成今天的众多分支。这个方向正随着机器学习的蓬勃发展而快速演进,随着更多的想法被吸收和融入到组合优化中,会成为传统算法的有力补充。
端到端学习方法，如在路径问题上的Pointer Network，采用序列到序列（Sequence-to-sequence）模型进行解码，通过神经网络对输入进行编码，输出与输入维度相匹配的最优解。后续研究结合了强化学习，如利用Transformer和图神经网络（GNN）求解组合优化问题。文章总结了相关研究进展，包括End-to-end ML for CO范式...
In our framework, after the features (node coordinates for TSP) of a 2D graph are entered into the model, the encoder encodes the features with GNN. The encoded features are then passed into the decoder with an attention pointer mechanism to predict the probabilities of unselected nodes. The ...
CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气全部学完! 5.0万播放 【20231002太湖湾音乐节】活死人part全程 2.8万播放 (新版!最清晰!去噪不炸耳!)自动控制原理 西北工业大学 卢京潮 766.9万播放 matlab神经网络数据拟合工具箱超细致讲解!!!包教包会!!! 3.6万播放 MATLAB神经网络拟合...
【Q-Learning算法+神经网络】1小时搞懂深度强化学习DQN算法原理及训练!轻松进行DQN算法改进及应用技巧! 计算机视觉与图像处理 13:52:21 这是B站目前讲的最好的【强化学习实战】教程!带你从零详解PPO算法/DQN算法/A3C算法教程! 深度学习研究所 49:17