检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2021年第7期47卷 1679-1688页

作者：何斌刘全张琳琳时圣苗陈红名闫岩苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

时间差分算法(Temporal difference methods,TD)是一类模型无关的强化学习算法.该算法拥有较低的方差和可以在线(On-line)学习的优点,得到了广泛的应用.但对于一种给定的TD算法,往往只能通过调整步长参数或其他超参数来加速收敛,这也就... 详细信息

时间差分算法(Temporal difference methods,TD)是一类模型无关的强化学习算法.该算法拥有较低的方差和可以在线(On-line)学习的优点,得到了广泛的应用.但对于一种给定的TD算法,往往只能通过调整步长参数或其他超参数来加速收敛,这也就造成了加速TD算法收敛的方法匮乏.针对此问题提出了一种利用蒙特卡洛算法(Monte Carlo methods,MC)来加速TD算法收敛的方法(Accelerate TD by MC,ATDMC).该方法不仅可以适用于绝大部分的TD算法,而且不需要改变在线学习的方式.为了证明方法的有效性,分别在同策略(On-policy)评估、异策略(Off-policy)评估和控制(Control)三个方面进行了实验.实验结果表明ATDMC方法可以有效地加速各类TD算法.

关键词：强化学习时间差分算法蒙特卡罗算法加速收敛

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基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法

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四川大学学报（工程科学版） 2011年第6期43卷 119-126页

作者：丁卫平王建东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 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016

针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法(NCNPSO-IAR)。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子... 详细信息

针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法(NCNPSO-IAR)。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明:该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。

关键词：小生境粒子群自适应邻域向量不完备决策表属性约简鲁棒性

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基于事件框架的主题事件融合研究

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计算机应用研究 2009年第12期26卷 4542-4545页

作者：许荣华吴刚李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院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

针对事件抽取获得的单个元事件无法完整描述主题事件的特点,提出了一种主题事件的融合方法,通过该方法将与同一主题相关的所有元事件整合在一起,以层次化的形式表示。首先定义了一种事件融合框架TEFF(topic event fusion framework)。... 详细信息

针对事件抽取获得的单个元事件无法完整描述主题事件的特点,提出了一种主题事件的融合方法,通过该方法将与同一主题相关的所有元事件整合在一起,以层次化的形式表示。首先定义了一种事件融合框架TEFF(topic event fusion framework)。该框架根据各类元事件在主题事件中的作用,将主题事件以层次化的形式表示。同时给出元事件和主题的相关度计算方法,通过该算法来评价元事件和主题的相关度。在TEFF的指导下,通过相关度计算,实现主题事件的融合。在以2008年起的金融危机为主题的实验中,取得了F值为77.1%的实验结果,这表明该方法能有效地对主题事件进行融合。

关键词：事件框架主题事件融合事件信息抽取

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带最大熵修正的行动者评论家算法

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计算机学报 2020年第10期43卷 1897-1908页

作者：姜玉斌刘全胡智慧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 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

在行动者评论家算法中,策略梯度通常使用最大熵正则项来提高行动策略的随机性以保证探索.策略的随机使Agent能够遍历所有动作,但是会造成值函数的低估并影响算法的收敛速度与稳定性.针对策略梯度中最大熵正则项带来的低估问题,提出最大... 详细信息

在行动者评论家算法中,策略梯度通常使用最大熵正则项来提高行动策略的随机性以保证探索.策略的随机使Agent能够遍历所有动作,但是会造成值函数的低估并影响算法的收敛速度与稳定性.针对策略梯度中最大熵正则项带来的低估问题,提出最大熵修正(Maximum-Entropy Correction,MEC)算法.该算法有两个特点:(1)利用状态值函数与策略函数构造一种状态动作值函数的估计,构造的状态动作值函数符合真实值函数的分布;(2)将贝尔曼最优方程与构造的状态动作值函数结合作为MEC算法的目标函数.通过使用新的目标函数,MEC算法可以解决使用最大熵正则项带来的性能下降与不稳定.为了验证算法的有效性,将该算法与近似策略优化算法以及优势行动者评论家算法在Atari 2600游戏平台进行比较实验.实验结果表明,MEC在改进性能的同时提高了算法的稳定性.

关键词：强化学习深度学习行动者评论家算法最大熵策略梯度

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采用分类经验回放的深度确定性策略梯度方法

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自动化学报 2022年第7期48卷 1816-1823页

作者：时圣苗刘全苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

深度确定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient,DDPG)方法在连续控制任务中取得了良好的性能表现.为进一步提高深度确定性策略梯度方法中经验回放机制的效率,提出分类经验回放方法,并采用两种方式对经验样本分类:基于时序差... 详细信息

深度确定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient,DDPG)方法在连续控制任务中取得了良好的性能表现.为进一步提高深度确定性策略梯度方法中经验回放机制的效率,提出分类经验回放方法,并采用两种方式对经验样本分类:基于时序差分误差样本分类的深度确定性策略梯度方法(DDPG with temporal difference-error classification,TDCDDPG)和基于立即奖赏样本分类的深度确定性策略梯度方法(DDPG with reward classification,RC-DDPG).在TDCDDPG和RC-DDPG方法中,分别使用两个经验缓冲池,对产生的经验样本按照重要性程度分类存储,网络模型训练时通过选取较多重要性程度高的样本加快模型学习.在连续控制任务中对分类经验回放方法进行测试,实验结果表明,与随机选取经验样本的深度确定性策略梯度方法相比,TDC-DDPG和RC-DDPG方法具有更好的性能.

关键词：连续控制任务深度确定性策略梯度经验回放分类经验回放

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基于最大熵模型的中文指代消解系统实现

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计算机应用研究 2009年第8期26卷 2948-2951,2955页

作者：胡乃全孔芳王海东周国栋朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

实现了一个基于最大熵的中文指代消解系统。通过预处理获得相关信息,抽取出12特征,采用最大熵算法训练生成分类器。在ACE05 bnews中文测试语料上的指代消解实验结果表明,本系统是一个中文指代消解研究的较好平台。

关键词：自然语言处理指代消解最大熵

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基于规则的中文零指代项识别研究

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计算机科学 2012年第10期39卷 278-281页

作者：秦凯伟孔芳李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

提出了一个基于规则的中文零指代项识别方法,即输入一个句法分析树,根据这个句法分析树得到当前词的最小IP子树,再依据得到的IP子树提出中文零指代识别的一些规则。所用的语料是Ontonotes。从实验结果可以看到,该方法在标准的句法分析树... 详细信息

提出了一个基于规则的中文零指代项识别方法,即输入一个句法分析树,根据这个句法分析树得到当前词的最小IP子树,再依据得到的IP子树提出中文零指代识别的一些规则。所用的语料是Ontonotes。从实验结果可以看到,该方法在标准的句法分析树上F值能达到82.45%,在自动句法树上其也能达到66.45%。从实验结果可以看出,该方法在中文零指代识别上具有很好的性能。

关键词：自然语言处理中文零指代句法分析树基于规则 Ontonotes3.0

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中文事件相关性语料库构建及识别方法

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计算机工程与科学 2015年第12期37卷 2306-2311页

作者：黄一龙李培峰朱巧明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

事件往往围绕主题展开,相互间存在相关性。在大数据时代,从海量信息中筛选出和某个主题相关的事件,有助于信息抽取、文本摘要、文本生成等自然语言处理任务。首先提出一种相关事件的标注方法,并标注了一个中文事件相关性语料库。然后,... 详细信息

事件往往围绕主题展开,相互间存在相关性。在大数据时代,从海量信息中筛选出和某个主题相关的事件,有助于信息抽取、文本摘要、文本生成等自然语言处理任务。首先提出一种相关事件的标注方法,并标注了一个中文事件相关性语料库。然后,初步提出了一个基于多种特征的相关性事件识别方法。在标注语料上的实验表明,性能在基准系统上F1值提高了4.08%。

关键词：相关事件语料库标注相关性事件关系

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数据缺失下学习贝叶斯网的SEM算法

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计算机工程 2009年第8期35卷 214-216,219页

作者：廖学清吕强单冬冬苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

针对SEM算法易收敛于局部最优的问题,提出一种改进SEM算法——DSEM-PACOB算法,采用PACOB算法提供的良好候选网络及合理的策略,估计节点变量缺失值,并使与待估节点变量紧密相关的若干节点变量直接参与估计。实验结果表明,与SEM算法相比,... 详细信息

针对SEM算法易收敛于局部最优的问题,提出一种改进SEM算法——DSEM-PACOB算法,采用PACOB算法提供的良好候选网络及合理的策略,估计节点变量缺失值,并使与待估节点变量紧密相关的若干节点变量直接参与估计。实验结果表明,与SEM算法相比,利用新算法获得的最终解的质量有所提高,且具有更好的稳定性。

关键词：学习贝叶斯网 PACOB算法紧密相关新决策网络

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活动轮廓模型的图像分割方法综述

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模式识别与人工智能 2013年第8期26卷 751-760页

作者：王相海方玲玲辽宁师范大学计算机与信息技术学院大连116029 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

基于活动轮廓模型的图像分割方法作为计算机视觉应用领域的一个研究热点而倍受关注.文中首先阐述活动轮廓模型的数学模型及其相关的数值实现方法.然后以参数活动模型和几何活动模型的发展为主线,对活动模型的发展进行综述,对其应用于图... 详细信息

基于活动轮廓模型的图像分割方法作为计算机视觉应用领域的一个研究热点而倍受关注.文中首先阐述活动轮廓模型的数学模型及其相关的数值实现方法.然后以参数活动模型和几何活动模型的发展为主线,对活动模型的发展进行综述,对其应用于图像分割的经典方法、优势和所存在的问题进行比较性研究.最后对活动轮廓模型的未来发展进行展望。

关键词：参数活动轮廓模型几何活动模型轮廓曲线演化水平集函数拓扑结构

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