深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的最新进展在决策问题上显示出了重要的改进。网络社区已经开始研究DRL如何为相关的优化问题(如路由routing)提供新的解决方案。然而,大多数最先进的基于DRL的网络技术无法生成(generalize),这意味着它们只能在训练期间看到的网络拓扑图上运行,而不能在新的拓扑图上运行。这...
中国海洋大学的研究人员提出了 AutoSculpt,这是一种用于模型剪枝的尖端解决方案,它采用图神经网络 (GNNs) 和深度强化学习 (DRL) 来优化压缩策略。它通过将 DNN 表示为捕获其拓扑结构和参数依赖关系的图来实现这一点。它将基于模式的剪枝策略嵌入到这些图表示中,有效地利用规则结构来增强硬件兼容性和推理效率。使用图...
DRL利用DNN的表达能力来解决RL的顺序决策问题,而GNN是一种新颖的体系结构,特别适合处理图结构数据。我们确定了两大类联合使用GNN和DRL的研究文章,如图2所示。第一类文章利用GNN(或DRL)对DRL(或GNN)的应用进行算法和方法上的改进。另一方面,第二类文章同时使用DRL和GNN来解决不同应用领域的实际问题。表一描述了调研DR...
方法: 【1】问题定义:提出了一种名为TURRET(Transfer Using gRaph neuRal nETworks)的方法,用于在深度强化学习(DRL)中实现多源策略迁移学习,特别是在状态-动作空间不匹配的情况下。 【2】图神经网络(GNN):利用GNN的泛化能力来学习语义表示,通过GNN考虑智能体的内在属性,实现所有任务的统一状态嵌入空间。 【3】 结构...
软件定义光传输网络的数据平面使用Ceph平台测试DRL算法路由优化性能;控制平面应用结合图神经网络的DRL算法,同时使用进化策略优化DRL的策略网络,提升模型性能和泛化能力。 - 飞桨AI Studio
, acollaborative effort by Fraunhofer IEE, the University of Kassel, and transmission system operators (TenneT TSO GmbH, 50Hertz, TenneT TSOB.V), aims to address these challenges by leveraging Artificial Intelligence, particularly Graph Neural Networks (GNNs) and Deep Reinforcement Learning (DRL). ...
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新加坡国立等最新tkde2022《深度强化学习数据处理与分析》综述论文阐述drl数据分析落地应用 量子技术+军事?这篇最新53页pdf《量子技术在军事中的应用》万字综述论文阐述未来量子战争形态 (附中文版) 【nature. mach. intell. 】基于条件tran...
神经网络(GNN)与强化学习(RL)的结合,这是一个非常活跃的研究领域。 GNN能够处理图结构数据,而DRL擅长在动态环境中进行序列决策,两者结合可以开发出同时学习图结构表示和做出最优决策的智能模型 。 MAG-GNN: 最新提出的MAG-GNN利用强化学习来提高GNN的效率和表达力,在减少计算复杂度的同时,提升模型性能 。 MAG-GNN...
疫苗优先分配策略:探讨了一种结合图神经网络(GNN)和深度强化学习(DRL)的疫苗优先分配策略,旨在有限的疫苗供应下减少疫情的整体负担。在模拟评估中,该框架实现了比基线策略减少7%到10%的感染和死亡,展示了其在优化疫苗分配策略方面的显著效果。 这种策略也存在挑战,如需大量数据、计算资源等。目前的研究也着力于改善这...