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基于强化学习的闭环多角度视觉伺服方法
本文研究了如何在具有自碰撞、奇异问题等机器人特定约束条件下解决多视角视觉伺服问题，并提出了一种基于学习的多视角视觉伺服框架，通过强化学习从视觉状态的潜在空间表示中迭代估计机器人动作。通过 Gazebo 仿真环境的实验验证，显示该方法能够成功
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6 months ago
EMNLP
大规模多角度意见总结与多样化评论子集
本研究提出了 SUBSUMM，一种用于大规模多角度意见摘要的监督式摘要框架，实验证明该框架能够从数百个输入的评论中生成正面、负面和结论性摘要，并且深度分析表明评论子集的先进选择和两阶段训练方案对提高摘要性能至关重要。
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9 months ago
SciMRC：多角度科学机器阅读理解
该研究提出了一个新的多方面的科学机器阅读理解数据集 SciMRC，由 741 篇科学论文和 6,057 个问题答案对构成，并利用预训练模型进行了广泛的实验，表明了考虑不同阅读角度的重要性，并证明了其机器理解的挑战性。
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a year ago
利用强化学习自动发现多透视过程模型
本文提出了基于深度 Q 学习的多角度过程模型的自动发现框架和优化体验回放方法，该框架可方便地应用于多角度过程挖掘，并在六个真实事件数据集上进行了验证。
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2 years ago
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