RL-GAN-Net: A Reinforcement Learning Agent Controlled GAN Network for Real-Time Point Cloud Shape Completion RL-GAN-Net:一种用于实时点云形状完成的强化学习Agent控制GAN网络 2.作者 在这里插入图片描述 代码 3. 引言 我们提出了RL-GAN网络,其中强化学习(RL)代理提供生成式对抗网络(GAN)的快速和鲁棒控制。...
RL-GAN Net -- 首个将强化学习与GAN结合的网络 :RL-GAN-Net。 让我们来看看效果: 如图所示,最左边一列是groundtruth图像,Pin表示输入的缺失点云图像,AE表示自编码器产生的补全输出图像,RL-GAN-Net表示作者的方法得到的...RL-GANNet引言 背景知识强化学习生成对抗网络核心思想 基本框架 损失函数网络结构 实验结果...
RL-GAN Net 引言 背景知识 强化学习 生成对抗网络 核心思想 基本框架 损失函数 网络结构 实验结果对比 总结 引言 作者首次将强化学习和生成对抗网络结合起来,用于点云数据生成。通过控制GAN将有噪声的部分点云数据转换为高保真度的补全形状。由于GAN不稳定且难以训练,作者通过:(1)在隐空间表示上训练GAN来解决该问题,...
文章提出了一种名为RL-GAN-Net的网络,就是用强化学习代理去控制GAN网。并且将该框架应用于点云形状的生成时,通过控制GAN将嘈杂的有缺失的点云数据转换了高保真的生成形状。 虽然GAN不稳定且难以训练,但可以通过以下方式避免问题:1 在潜在空间表示上训练GAN,其尺寸与原点云输入相比减小;2 使用RL代理找到正确的输入...
We present RL-GAN-Net, where a reinforcement learning (RL) agent provides\nfast and robust control of a generative adversarial network (GAN). Our\nframework is applied to point cloud shape completion that converts noisy,\npartial point cloud data into a high-fidelity completed shape by ...
既然Wasserstein散度能够克服JS散度的上述弱点,那么使用Wasserstein GAN直接吸收生成器G softmax层output的Distribution Vector 与真实样本的 One-hot Vector,用判别器D 进行鉴定,即便判别器D不会傻到真的被“以假乱真”,但生成器output每次更加接近于真实样本的“进步”总算还是能被传回,这样就保证了对于离散数据的对抗...
大型语言模型(LLM)的成功离不开「基于人类反馈的强化学习(RLHF)」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段,首先,给定一对偏好和不偏好的行为,训练一个奖励模型,通过分类目标为前者分配更高的分数。然后通过某种强化学习算法优化这个奖励函数。然而,奖励模型的关键要素可能会产生一些不良影响。
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让我们回到 GAN + RL 对文本生成模型的优化原理，假设 是面对输入上文 时生成对话下文 的概率，我们将它拆分成逐个单词拼接的形式，每一个出现的词汇都将收到之前context的影响。在4.1，4.2节中提到，如果生成样本 被鉴别器D打出低分（受到惩罚），生成器G将被训练于降低产出此结果的概率。结合上面这条公式，...
回到GAN的基本思想:对抗,在“判别器”不停地“催促”下,生成器生成的结果不断地向ground truth靠拢。而生成器一开始生成的是random noise,通过训练过程中的backprop不断更新生成器参数从而找到最好的output。 回到上面的问题,不难得出本文工作中RL agent正是替代了传统GAN训练过程中的固定规则的backprop的角色,使用RL...