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语言

  • 404 篇 中文
检索条件"机构=苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息技术重点实验室"
404 条 记 录,以下是51-60 订阅
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一种快速收敛的最大置信上界探索方法
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计算机科学 2022年 第1期49卷 298-305页
作者: 敖天宇 刘全 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
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法在大状态空间控制任务上取得了出色效果,探索问题一直是该领域的一个研究热点。现有探索算法存在盲目探索、学习慢等问题。针对以上问题,提出了一种快速收敛的最大置信上界探索(Upper... 详细信息
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一类数据中心网络中顶点独立生成树的一种通用构造方法
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计算机应用研究 2021年 第7期38卷 2130-2134页
作者: 钱煜 程宝雷 樊建席 卞庆荣 王懿丰 肖义胜 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
数据中心网络设计的新趋势是在互连网络的顶点和边上分别部署交换机和双端口服务器,其逻辑图可以抽象为复合图。顶点独立生成树(node-independent spanning trees,NIST)是数据中心网络中的一种重要结构,可用于设计数据中心网络中的可靠... 详细信息
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基于元数据逻辑无关片断的结构完整性检测方法
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计算机研究与发展 2020年 第9期57卷 1961-1970页
作者: 赵晓非 史忠植 刘建伟 天津工业大学计算机科学与技术学院 天津300387 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 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京100190
高效地执行结构完整性检测是基于元对象设施(meta object facility,MOF)的存储库系统一致性领域的研究热点之一.借助逻辑学手段,提出了一种高效、自动地检测结构完整性的方法.首先针对MOF存储库框架的特点研究了如何将元数据的不同层次... 详细信息
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面向事件时序与因果关系的联合识别方法
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计算机工程 2020年 第7期46卷 65-71页
作者: 张义杰 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
从事件时序关系与因果关系的关联性出发,提出基于神经网络的联合识别方法。将时序关系和因果关系识别分别作为主任务和辅助任务,设计共享辅助任务中编码层、解码层和编解码层的3种联合识别模型,通过主任务模型和辅助任务模型中的网络层... 详细信息
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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
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基于情节经验回放的深度确定性策略梯度方法
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计算机科学 2021年 第10期48卷 37-43页
作者: 张建行 刘全 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
强化学习中的连续控制问题一直是近年来的研究热点。深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradients,DDPG)算法在连续控制任务中表现优异。DDPG算法利用经验回放机制训练网络模型,为了进一步提高经验回放机制在DDPG算法中的效... 详细信息
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基于自指导动作选择的近端策略优化算法
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计算机科学 2021年 第12期48卷 297-303页
作者: 申怡 刘全 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
强化学习领域中策略单调提升的优化算法是目前的一个研究热点,在离散型和连续型控制任务中都具有了良好的性能表现。近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法是一种经典策略单调提升算法,但PPO作为一种同策略(on-policy)算... 详细信息
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基于动作约束深度强化学习的安全自动驾驶方法
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计算机科学 2021年 第9期48卷 235-243页
作者: 代珊珊 刘全 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
随着人工智能的发展,自动驾驶领域的研究也日益壮大。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法是该领域的主要研究方法之一。其中,安全探索问题是该领域的一个研究热点。然而,大部分DRL算法为了提高样本的覆盖率并没有对探... 详细信息
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基于多尺度递归密集网络的单图像超分辨率算法
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山西大学学报(自然科学版) 2020年 第4期43卷 719-726页
作者: 徐石 张莉 季家欢 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
深度神经网络可以极大地提高单图像超分辨率的质量,盲目地增加网络的深度不能有效地改善网络。文章针对单图像超分辨率任务提出了一种新颖的深度多尺度递归密集网络(multi-scale recursive dense network,MSRDN),首先构造一个浅层特征... 详细信息
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基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法
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计算机学报 2020年 第1期43卷 93-106页
作者: 凌兴宏 李杰 朱斐 刘全 伏玉琛 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 常熟理工学院计算机科学与工程学院 江苏常熟215500
深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和... 详细信息
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