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搜索结果 - 6
生成式扩散模型的理论研究综述
生成扩散模型的理论发展主要分为两种方法，基于训练和基于采样，将这些方法明确分类为研究者未来进行新发展提供清晰可理解的方向。
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3 months ago
MM
可扩展概率路径
本文提出了一种使用决策图与概率值增强的线性编码路线预测方法，将预测速度提升一倍，并且在真实路网中的性能显著优于现有技术。
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a year ago
ICML
具有最坏情况保证的张量分解更高效的抽样方法
提出了基于采样的交替最小二乘法（ALS）方法，用于对张量进行低秩分解的 CP 和张量环分解，其成本不具有指数依赖性，并在特征提取实验中应用了这些方法，从而显著提高了先前的最新技术水平。
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3 years ago
学习运动规划的隐式采样分布
本论文提出了一种基于政策搜索的方法，通过利用类似环境中过去搜索的信息生成更好的分布来适应不同环境。该方法可与各种基于采样的计划程序结合使用，以提高性能，验证结果表明该方法在包括 7 自由度机械臂在内的多项任务中取得了显著改进，尤其在碰撞检查
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6 years ago
机器人运动规划中的采样分布学习
提出了一种基于条件变分自编码器的方法，通过学习演示数据中的采样分布，使用非均匀采样来加速规划过程并显著提高成功率和最优成本收敛速度，同时保持了采样策略理论保证的特性。
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7 years ago
批量通知树（BIT *）：通过启发式引导搜索隐式随机几何图的采样最优规划
本文提出一种基于图形和采样基规划技术的易于操作的 Batch Informed Trees（BIT*）规划算法，展示了 BIT * 在模拟的随机环境和 CMU HERB 机器人的操作问题上的实用性，并证明了其概率上完备和渐近最优。
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10 years ago
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