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检索条件"机构=江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州大学"
617 条 记 录,以下是1-10 订阅
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基于双视角建模的多智能体协作强化学习方法
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计算机学报 2024年 第7期47卷 1582-1594页
作者: 刘全 施眉龙 黄志刚 张立华 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
在多智能体协作领域,强化学习算法通过共享智能体的局部信息来实现智能体间的协作.但共享协作机制极易引发过度协作问题,导致智能体忽视自身局部观测信息,丧失策略多样性,最终陷入低效协作的困境.为了解决该问题,本文提出基于双视角建... 详细信息
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优势加权互信息最大化的最大熵分层强化学习
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计算机学报 2023年 第10期46卷 2066-2083页
作者: 乌兰 刘全 黄志刚 朱斐 张立华 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
近年来,深度强化学习在控制任务中取得了显著的效果.但受限于探索能力,难以快速且稳定地求解复杂任务.分层强化学习作为深度强化学习的重要分支,主要解决大规模问题.但是仍存在先验知识设定的不合理和无法有效平衡探索与利用等难题.针... 详细信息
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基于动态掩码特征选择的蛋白质解链温度预测
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计算机应用与软件 2025年
作者: 李翔 张步忠 姚昭伦 徐亚军 安庆师范大学计算机与信息学院 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
蛋白质解链温度对于深入了解蛋白质的结构与功能、优化蛋白质设计具有重要意义。传统生物湿实验方法测定解链温度成本高,过程繁琐。现有计算方法预测解链温度多数使用蛋白质级别的全局特征,忽略了氨基酸级别的局部特征,且预测精度有... 详细信息
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融合残差网络的自监督社交推荐算法
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计算机科学与探索 2024年 第12期18卷 3175-3188页
作者: 王玉洁 杨哲 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006 江苏省大数据智能工程实验室 江苏苏州215006
基于图神经网络的社交推荐算法,通过社交图和交互图的信息来学习用户和项目的嵌入,得到最终的推荐结果。但是现有算法主要利用静态的社交图结构,无法挖掘用户之间潜在的链接关系,同时也没有解决用户与项目交互行为中的噪声问题。提出了... 详细信息
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增强分子拓扑信息的多任务图神经网络算法
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计算机工程与应用 2023年 第10期59卷 86-93页
作者: 蒋晔路 权丽君 吴庭芳 吕强 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
以分子毒性为代表的分子属性预测在以药物设计为主的多个领域的发展中发挥着重要作用,但直接利用分子结构信息快速且准确地预测分子毒性一直是一个挑战。目前,卷积网络和图网络等深度学习方法的出现在这个问题的解决上得到了一定的进展... 详细信息
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基于有向超图自适应卷积的链接预测模型
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计算机应用 2025年 第1期45卷 15-23页
作者: 赵文博 马紫彤 杨哲 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215008 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006
图神经网络(GNN)为链接预测提供了多样化的解决方案,但由于普通图的结构限制,目前的相关模型在充分利用顶点间的高阶及不对称信息方面存在明显的不足。针对以上问题,提出一种基于有向超图自适应卷积的链接预测模型。首先,使用有向超图... 详细信息
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基于兴趣函数的多样化Option-Critic算法
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计算机研究与发展 2024年 第12期61卷 3108-3120页
作者: 栗军伟 刘全 黄志刚 徐亚鹏 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 南京210023 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006
Option框架作为分层强化学习的一种常用时序抽象方法,允许智能体在不同的时间尺度上学习策略,可以有效解决稀疏奖励问题.为了保证Option可以引导智能体访问更多的状态空间,一些方法通过引入基于互信息的内部奖励和终止函数来提升Option... 详细信息
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多粒度自适应嵌入融合的有向超图表示学习模型
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小型微型计算机系统 2025年 第3期46卷 586-593页
作者: 马紫彤 赵文博 杨哲 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
图表示学习能够挖掘图结构数据中蕴含的丰富信息,例如结构、关系信息等.近年,涌现了大量针对高阶、复杂图结构的表示学习研究,然而针对高阶有向超图结构的研究相对有限,且存在一定的局限性:现有方法无法同时提取有向超图的高阶性和方向... 详细信息
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基于不确定性权重的保守Q学习离线强化学习算法
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计算机科学 2024年 第9期51卷 265-272页
作者: 王天久 刘全 乌兰 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
离线强化学习(Offline RL)中,智能体不与环境交互而是从一个固定的数据集中获得数据进行学习,这是强化学习领域研究的一个热点。目前多数离线强化学习算法对策略训练过程进行保守正则化处理,训练策略倾向于选择存在于数据集中的动作,从... 详细信息
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基于多级特征双向融合的小目标检测优化模型
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计算机应用 2024年 第9期44卷 2871-2877页
作者: 潘烨新 杨哲 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006
由于自身特征较小以及网络的深度造成特征丢失等客观原因,小目标的检测一直是目标检测领域的难点问题。针对以上问题,提出基于网络结构进行多次特征增强以优化小目标检测的模型。首先,替换主干网络中的空间金字塔池化(SPP)以优化梯度计... 详细信息
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