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基于图表示的可扩展列车时刻表重排的强化学习
火车时刻表重新调度的研究中，通过基于强化学习的方法，设计了一个简单的有向图来表示问题，并利用图神经网络自动提取信息状态；通过改变解决方案的构建过程，使得决策模型与问题规模解耦合，确保生成方案的可行性；为模型设计了一个学习课程来处理不同程度延
PDF6 months ago
基于梯度奖励信号的自动课程学习
使用梯度范数奖励信号在深度强化学习的自动课程学习（ACL）中的影响研究。通过分析多个强化学习环境，发现梯度范数奖励对于教师模型制定具有挑战性且可达成的学习序列相当有效，进一步提高了学生的性能，加速了学习过程并改进了任务的泛化和适应性。这些研
PDF7 months ago
ICML层次化多智能体强化学习在空战机动中的应用
应用人工智能模拟空战场景吸引了越来越多的关注，本文提出了一种用于多个异构代理的空中对空战斗的层次化多代理强化学习框架，其中命令决策过程划分为两个抽象阶段，低级政策控制个体单位的行动，高级指挥官政策根据总体任务目标下达宏观指令，并通过针对预先
PDF10 months ago
ICLR伪标记的自动课程学习用于半监督关键点定位
该研究采用一系列动态阈值来自动选择可靠的伪标签样本，形成一个学习课程，从而显著优于先前最先进的 SSL 方法，在六个 keypoint 本地化基准数据集上进行了广泛的实验。
PDF2 years ago
连续参数环境下深度强化学习课程学习的教师算法
本研究探讨如何使用教师算法使得未知的深度强化学习算法的学习在不同的环境中变得能够拓展。研究表明，教师算法可以通过学习生成一系列逐步采样的参数来控制生成的随机过程环境，使其最终有效地提高学生的知识水平。通过建立连续赌博问题的代理模型，我们提出
PDF5 years ago
具有自动课程学习特性的内在动机目标探索过程
本论文提出了一种基于内在动机的目标探索算法，结合自主学习过程和增量式目标策略搜寻探索，可以自动生成任务序列并发掘多种技能，无需特定的目标指令，适用于机器人等人工智能设备的自主发展学习。
PDF7 years ago