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从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络!丨零基础篇共计122条视频,包括:1.1.机器学习和深度学习的区别、2.2.深度学习介绍、3.3.02_深度学习介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
我们将 GNN 训练问题表述为马尔可夫决策过程,并提出了一个元策略框架,该框架使用强化学习来自适应地优化聚合策略。 我们开发了一个基于 DQN 和 GCN 的框架的实际实例,具有定制的奖励功能。在三个真实世界的基准数据集上,所提出的算法显着优于我们所知道的所有最先进的替代方案。
针对上述问题,本文提出一种基于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)与深度 Q 网络(Deep QNetwork,DQN)结合的多域算力网络智能路由调度模型.由于GNN具有优秀的泛化性,该模型能很好地处理训练过程中未见过的拓扑,并基于算力请求和拓扑结构生成多条备选调度路径,然后利用DQN的决策能力对这些路径进行评估,从而选择最...
由我亲自讲解transformer实战教程-图像分割/图像处理/深度学习/机器学习 BP神经网络原理及编程实现 5大深度神经网络都是用来干什么的?CNN、RNN、GAN、GNN、Transformer 迪哥一次带你吃透原理与实战! 122集付费!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!
[78]提出了一种监督学习框架,该框架在测试时与诸如树搜索和局部搜索之类的经典算法结合使用时,与S2VDQN和非学习启发式算法相比,性能良好。 Li等。 [78]在容易被简化为最大独立集(MIS)的组合问题上使用图卷积神经网络(GCN)[68]。训练实例与标签相关联,即最佳解决方案。然后,训练GCN以输出多个连续解预测,“后见...
Dynamic spectrum access for Internet-of-Things with joint GNN and DQN[J]. Ad Hoc Networks, 2024: 103596. 链接: sciencedirect.com/scien * Chen B J, Chang R Y, Chien F T, et al. Energy-Efficient Multi-RIS-Aided Rate-Splitting Multiple Access: A Graph Neural Network Approach[J]. IEEE...
I had first made a GNN-DQN model, that is fairly ok at a 100 node network, but gets extremely slow in training with 1000 nodes. It wasn't straight forward to see how parallel computing could be used to speed it up, so I moved to a GNN-PPO model instead. I am using pytorch ...