Jul, 2022

从前像样本中学习启发式函数以进行古典规划

PDF
TL;DR本文提出了一种基于回归的监督学习算法 (RSL)，用于学习每个实例的神经网络定义的启发式函数，以解决经典计划问题，并证明了它在覆盖率和训练时间方面优于以前的计划启发式功能。
regression based supervised learningneural networkheuristic functionsclassical planningtraining time
发现论文，激发创造
  • 经典规划中学习启发式函数的样本生成策略理解

    本研究旨在通过使用样本学习启发式函数，研究影响学习启发式函数性能的样本生成策略，并提出实用策略，以改善所得到的神经网络启发式函数的质量。

    Nov, 2022

  • 使用神经网络学习特定搜索空间启发式算法

    建议并评估了一种系统，该系统学习了一种用于基于正向搜索的满足经典规划的神经网络启发式函数。我们的系统从头开始学习目标估计器，并生成训练数据。通过反向回归搜索或通过反向搜索从给定或猜测的目标状态生成培训数据。

    Jun, 2023

  • 回归规划网络

    本篇论文提出了一种联合学习和符号规划的回归规划网络方法，可以通过视觉输入直接生成长期符号计划，成功求解了预设规则和状态限制的一些本领域应用难题，表现出了接近于最优性能。

    Sep, 2019

  • 学习排名以合成规划启发式方法

    研究领域特定规划的学习启发式，通过学习排名问题，引入了新的方法来计算捕获近似计划中的时间交互的特征。在最近的国际规划竞赛问题上进行的实验表明，RankSVM 学习启发式优于原始启发式和通过普通回归学习的启发式。

    Aug, 2016

  • 学习广义关系启发式网络进行模型无关规划

    利用深度神经网络学习适用于不同对象及数量的通用启发式方法，以解决当前计算复杂性问题所依赖的手工编码符号动作模型和启发式函数生成器效率不高的问题。实证评估表明，由此方法计算的通用启发函数可轻松应用于不同对象、数量显著大于训练数据的问题。

    Jul, 2020

  • PALMER：感知 - 动作循环，带有长视距规划记忆

    为了实现先验未知的真实世界场景下的自治，我们介绍了一种称为 PALMER 的通用规划算法，将经典基于采样的规划算法与基于学习的感知表示相结合，从而获得更健壮、更高效的长视距规划。

    Dec, 2022

  • 学习使用不确定拓扑地图进行规划

    本文采用一种数据驱动的策略和基于图像的规划，应用于 3D 环境中的导航系统，通过机器学习方法实现了图像哈希表上的最短路径规划，比传统符号算法更优秀。

    Jul, 2020

  • PRM-RL: 结合强化学习与采样规划的长程机器人导航任务

    PRM-RL 是一种利用采样路径规划结合强化学习实现远程导航的分层方法，其中 RL 代理通过学习短距离点到点导航策略，采用面向特征和深度神经网络及 PRMs 进行构建，并通过采样计划器提供的规划路径实现机器人的控制。PRM-RL 的应用结果表明，在室内和城市环境下，比起单独使用 RL 代理或传统的采样路径规划方法，PRM-RL 实现了任务完成度的显著提升，在噪声传感器条件下成功完成长达 215 米的轨迹，且实现了对 1,000 米长的空中货运的无违约任务达成。

    Oct, 2017

  • 神经引导的 RANSAC: 学习在哪里采样模型假设

    Neural-Guided RANSAC is an improved version of the RANSAC algorithm that is capable of using prior information to optimize an arbitrary task loss during training, achieving superior results compared to state-of-the-art robust estimators in computer vision tasks such as estimation of epipolar geometry, horizon line estimation and camera re-localization.

    May, 2019

  • 优化规划启发式算法，以排序而非估算目标开销

    本论文重新审视了启发式函数在规划中的模仿学习中的必要和充分条件，并针对给定的前向搜索算法的变体提出了一族基于排名的损失函数。另外，从学习理论的角度讨论了为什么优化成本 - 目标 h * 是不必要困难的。实验比较在多样化的问题集上明确地支持了得出的理论。

    Oct, 2023