然后利用知识蒸馏模型降低模型的复杂度,通过强化学习对模型进行有效的微调,增强生成分子的结构多样性。 Intorduction 药物发现任务本质是上多目标优化的。化合物首先需要对单一或者多割目标表现出特异的结合性+高度的药物相似性+低毒性 etc. 目前引入应用的主流方法有AutoEncoder(2016),引入序列的RNN网络,变分自编码(VAE...
金融界2024年12月18日消息，国家知识产权局信息显示，南京易锐思科技有限公司申请一项名为“一种基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法”的专利，公开号CN 119126577 A，申请日期为2024年11月。专利摘要显示，本发明公开了一种基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法，包括以下步骤：通过环境监控智能体对...
该方法首先使用条件Transformer(c-Transformer)来构建生成模型;然后,采用知识蒸馏模型来降低模型的复杂度,并提升生成分子的多样性;最后,通过RL对其进行微调。c-Transformer用于通过有效学习并将构效关系合并到有偏差的生成过程中来训练分子生成模型;知识蒸馏模型可降低模型的复杂性,便于通过RL对其进行微调,并增强生成分子的...
本发明公开了一种基于强化学习和知识蒸馏的多类别不平衡故障分类方法,该方法结合层次聚类、知识蒸馏和强化学习等算法,用来解决多类别不平衡故障分类问题。对于多类别故障分类问题,首先针对不平衡问题中同质类别样本之间存在相似性、异质类样本之间存在较大差异的特点使用层次聚类将多类别聚类为几个簇类,根据不同簇类分别...
摘要 本发明公开了一种基于强化学习和知识蒸馏的多类别不平衡故障分类方法,该方法结合层次聚类、知识蒸馏和强化学习等算法,用来解决多类别不平衡故障分类问题。对于多类别故障分类问题,首先针对不平衡问题中同质类别样本之间存在相似性、异质类样本之间存在较大差异的特点使用层次聚类将多类别聚类为几个簇类,根据不同簇类...
南京易锐思申请基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法专利,在动态环境中提高响应速度 |快报 返回搜狐,查看更多 平台声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间服务。
本发明公开了一种基于强化学习和知识蒸馏的多类别不平衡故障分类方法,该方法结合层次聚类、知识蒸馏和强化学习等算法,用来解决多类别不平衡故障分类问题。对于多类别故障分类问题,首先针对不平衡问题中同质类别样本之间存在相似性、异质类样本之间存在较大差异的特点使用层次聚类将多类别聚类为几个簇类,根据不同簇类分别建...
本发明公开了基于深度强化学习和知识蒸馏的光网络路由方法。所述方法包括以下步骤:给定第一流量模式,采用强化学习算法训练教师模型;调用训练好的教师模型,在第二流量模式下,生成学生模型的训练数据;在第二流量模式下,将教师模型生成的数据通过知识蒸馏对学生模型进行训练,得到初步训练的学生模型;对经过初步训练的学生模型...
金融界2024年12月18日消息,国家知识产权局信息显示,南京易锐思科技有限公司申请一项名为“一种基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法”的专利,公开号CN 119126577 A,申请日期为2024年11月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法,包括以下步骤:通过环境监控智能体对传感...
金融界2024年12月18日消息,国家知识产权局信息显示,南京易锐思科技有限公司申请一项名为“一种基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法”的专利,公开号CN 119126577 A,申请日期为2024年11月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于知识蒸馏和多智能体强化学习的智能控制方法,包括以下步骤:通过环境监控智能体对传感...