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differentiable framework
搜索结果 - 5
战略自我选择下的分类
用户的自主选择行为对学习过程和学习结果有重要影响，在预测中用户会采取策略性的行动，我们研究了一种用户根据学习到的分类器决定是否参与的新型情景，为了提高学习的策略性，我们提出了一个可有效优化的自主选择学习框架，并通过实验验证了其实用性。
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4 months ago
HOReeNet: 3D 感知式手 - 物体抓取再现
本文介绍了一种全新的图像操作技术 HOReeNet，它通过增加手势、物体和其相互作用来实现目标图像的转移和 3D 手势的调整，此技术是第一个针对这种任务提出的可微分框架。通过与传统的图像转换算法和仿真算法进行比较，证明该方法能够达到最先进的
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2 years ago
CVPR
多目标跟踪中的网络流全局目标学习
本文提出了一个可微分的框架，通过解决一个双层优化问题，在学习过程中将训练和推断绑定在一起，以显式学习和正则化全局参数化的代价函数以实现更好的全局 MCF 跟踪目标，从而在 MOT16，MOT17 和 MOT20 等流行的多对象跟踪基准测试中
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2 years ago
一种端到端可微分的接触感知机器人设计框架
本文提出了一个可微分端到端框架来优化接触感知机器人设计的两个关键部分：一种新颖的变形参数化方法和一个可处理联系丰富情况和计算全谱运动和动态参数分析梯度的可微刚体模拟器，在多个操作任务中，我们的框架胜过了使用其他表示形式优化控制或设计，或使用
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3 years ago
NIPS
学习技能组合
该研究提出了一种可微分的框架，能够学习一种称之为技能的简单策略的广泛组合。通过不断地递归地将技能与自身组合，我们可以创建表现出复杂行为的层次结构。实验结果表明，该架构可以快速从简单技能中构建复杂技能，并对看似没有联系的技能组合进行零 Sho
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7 years ago
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