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首先,我们提出了 SAP 模型,能够不断自适应调整当前观测窗口大小,从而使观测窗口能够更为精确覆盖可能存在目标运动的区域。 我们的方法是通过增强学习来驱动,让 agent 通过增强学习网络学习...
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2018年3月7日 首先,我们提出了 SAP 模型,能够不断自适应调整当前观测窗口大小,从而使观测窗口能够更为精确覆盖可能存在目标运动的区域。 我们的方法是通过增强学习来驱动,让 ...
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2023年8月7日 一、背景与挑战 时间行为检测:时间行为检测旨在通过分析和识别时间序列数据中的特定行为模式,实现对个体或系统行为的理解和预测。然而,由于行为存在多样性、动态性和不确定性,...
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2018年3月7日 作者认为从人类认知来看,行为检测应该是分为两个部分,第一部分是粗定位,第二部分是精修。所以作者提出SAP,自适应的行为检测方法。 网络结构 思路:先遍历整个视频,发现一些行为...
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2025年2月24日 在该会议中,有关多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)的研究论文合辑代表了该领域在当时的发展水平。多智能体强化学习是强化学习(Rein...
2018年3月5日 AAAI 2018 论文解读:基于强化学习的时间行为检测自适应模型 分享提纲 1.行为检测任务的介绍 2.SAP模型的介绍 3.实验效果介绍 分享人简介 黄靖佳,北京大学深圳研...
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2019年5月27日 一、论文原理 这篇论文在文本分类任务中,应用了policy gradient强化学习的方法,来得到更好的句子结构化表征(ID-LSTM model保留有用单词,删除无用的单词如"a","...
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AAAI:基于保守策略和演员-评论家框架的高效模型强化学习 一、前言 基于模型的强化学习通过和真实环境进行交互得到的数据来拟合一个环境模型,并且根据拟合模型进一步学习如何决策。相较于无...
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强化学习问题。抽象(abstraction)对于所有这些努力都是必不可少的。通过抽象，智能体可以搭建起关于其环境的简洁模型，这些模型支持一个合理的、适应性强的决策者所需的许多实践。在前段时...
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