heuristic function | BriefGPT

关键词heuristic function

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利用可接受的界限进行启发式学习
通过将可接受启发式学习的参数作为截断高斯分布的参数，这篇论文阐述了可接受启发式在监督式启发式学习中的作用，证明这种数学模型忠实地遵循最大熵原理，并通过实证表明，其结果是产生更准确的启发式并在训练过程中更快地收敛。
PDF10 months ago
NP 难问题中启发式近似算法的（不）可扩展性
本文探讨利用神经网络逼近完全信息启发式函数的可行性，发现对于 NP 难问题，其网络规模可能呈指数级上升，并建议研究方向转向寻找其他机器学习与启发式搜索相结合的方法。
PDF2 years ago
多物体重新排列的 Monte Carlo 树搜索：平面非握住式排序的案例研究
本文提出了一种基于蒙特卡罗树搜索和启发式函数的算法，用于非抓取式物品分类任务，在模拟和实际场景中能够可靠地对大量不同形状的物品进行分类，并能够避开障碍物。
PDF5 years ago
COLING输出空间搜索的联合神经实体消歧
本文介绍了一种使用 Limited Discrepancy Search（LDS）同时结合了局部上下文信息和全局证据的实体消岐模型。在 CoNLL 2003 和 TAC 2010 基准测试中验证了该模型的有效性。
PDF6 years ago
使用深度神经网络学习广义反应策略
本文提出了一种新的学习规划的方法，使用深度神经网络学习 “广义反应策略”（GRP），以映射问题实例和状态到动作，并用于自动学习启发式函数，通过对两个困难的规划问题领域的广泛实验，我们展示了使用我们的方法可以简化决策制定的复杂性和减少人类干预
PDF7 years ago
基于启发式正向搜索和加权模型计数的概率规划
提出了一种名为 Probabilistic-FF 的新的概率规划算法，该算法结合了 Conformant-FF 的技术和加权模型计数技术，可在具有概率部分不可观测性的问题上进行推理，并在各种概率域中显示出良好的可扩展性。
PDF13 years ago
Metric-FF 规划系统：将 “忽略删除列表” 翻译为数值状态变量
本文介绍了一种扩展了忽略删除列表的启发式搜索算法并将其应用于数值规划的方法，称为 Metric-FF，可提高数值任务的计划效率。
PDF13 years ago