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搜索结果 - 8

矩形搜索：一种随时可用的波束搜索（扩展版本）
任何时候启发式搜索算法试图尽快找到一个（潜在的次优解）并努力寻找越来越好的解决方案，直到获得一个最优解或时间用尽。本文提出了一种新的算法，矩形搜索，它基于广度优先搜索的一种变体束搜索，重复地在所有深度层面上探索替代方案，因此最适用于具有深度
PDF6 months ago
泛化规划中的新颖性和提升型有用动作
介绍了基于规划程序的行动新颖性排名概念以及新颖性优化的 GP 算法，采用基于最佳优先搜索 BFS（v）和其渐进变体 PGP（v）的方法，引入来自行动方案的提高可行性行动，并提出了新的评估函数和结构化程序限制，以扩展搜索范围。经实验证明，新
PDFa year ago
基于可信度的潜在空间经典规划启发式
LatPlan 通过无标签图像数据学习领域无关的经典计划器模型，提出了基于可信性的启发式方法 PBH，可以显著提高图像拼图和汉诺塔领域的有效解决方案数量。
PDFa year ago
Opti Code Pro: 基于启发式搜索的代码重构方法
使用基于启发式搜索的技术来解决代码重构中特定的耦合和内聚问题，并在 Java 项目上实现该算法及其有效性进行了演示。
PDFa year ago
基于深度神经网络的 Sokoban 计划中左重尾的影响及其策略和价值网络的有效性
通过将传统搜索方法与深度神经网络（DNN）相结合，对 Sokoban 进行了研究，发现 DNN 的策略和价值网络对于搜索具有出色的引导启发作用，特别是策略网络能够避免探索指数大小子树以实现左重尾的多项式缩放，因此随机重启在 DNN-base
PDF2 years ago
ACL使用格点进行大规模文本生成的解码
本研究提出了一种搜索算法，采用重构解码作为最佳优先搜索，并重新考虑了假设重组的想法，通过在搜索期间识别并合并相似的文本生成候选项，构建了许多多样化的文本生成选项，并在文本摘要和机器翻译上表现出很好的效果。
PDF3 years ago
EMNLP离散对抗训练实现模型的鲁棒性
本文提出离散对抗攻击的在线增强方法，使用基于最佳优先搜索和随机抽样的攻击策略来生成对抗性样本，结果表明使用随机抽样方法能够显著提高鲁棒性，而且比之前使用的离线增强方法速度提高了约 10 倍。
PDF3 years ago
IJCAI超越蕴涵关系的学习大型逻辑程序
本文提出了一种新的归纳逻辑编程 (ILP) 系统 Brute，利用基于示例的损失函数来引导搜索，该方法可以帮助 Brute 在机器人规划、字符串转换、ASCII 艺术等不同的程序综合领域中显著优于现有的 ILP 系统，学习程序的大小也比现有
PDF4 years ago