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,...
由于丢失的数据相对较少,AE有时在完成形状时表现得更好。因此,我们的混合RL-GAN-Net在AE和香草RL-GAN-Net中可靠地选择了最佳输出形状。 5.1 完成情况 在这里插入图片描述 Figure 5:Performance analysis.We compare the two versions of our algorithms against the original input and the AE in terms of (a)...
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 ...
[1] 何永灿CSDN. 好玩的文本生成[EB/OL]. http://geek.csdn.net/news/detail/131622. [2] Ashwin, K, Vijayakumar, Michael, Cogswell, Ramprasath, R, Selvaraju, Qing, Sun, Stefan, Lee, David, Crandall, Dhruv, Batra. Diverse Beam Search: Decoding Diverse Solutions from Neural Sequence Models...
本文提出RL-GAN-NET,使用强化学习主体为对抗生成网络提供快速稳健的控制信息。本文的框架可以应用到点云形状补全任务中,即通过控制GAN网络将包含噪声的部分点云数据转换成高保真性的完整形状点云。由于GAN网络不稳定而且很难训练,因此作者对原始点云进行降维处理,进而转换到隐空间进行GAN网络的训练;并且使用强化学习主体...
Reference[1] 何永灿CSDN. 好玩的文本生成[EB/OL]. http://geek.csdn.net/news/detail/131622.[2] Ashwin, K, Vijayakumar, Michael, Cogswell, Ramprasath, R, Selvaraju, Qing, Sun, Stefan, Lee, David, Crandall, Dhruv, Batra. Diverse Beam Search: Decoding Diverse Solutions from Neural Sequence ...
[1] 何永灿 CSDN. 好玩的文本生成 [EB/OL].https://geek.csdn.net/news/detail/131622. [2] Ashwin, K, Vijayakumar, Michael, Cogswell, Ramprasath, R, Selvaraju, Qing, Sun, Stefan, Lee, David, Crandall, Dhruv, Batra. Diverse Beam Search: Decoding Diverse Solutions from Neural Sequence Mode...
《DOM-Q-NET: Grounded RL on Structured Language》 - 一种RL算法,通过填充字段和点击链接来学习浏览网页,给出用自然语言表达的目标。 《BabyAI: A Platform to Study the Sample Efficiency of Grounded Language Learning》 - OpenAI Gym兼容平台,带有手工制作的机器人代理,模拟人类老师指导代理人学习合成语言。