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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>卷積神經網絡的POMMDP值迭代算法及實驗

卷積神經網絡的POMMDP值迭代算法及實驗

2021-03-11 | rar | 2.51 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

基于卷積神經網絡的部分可觀測馬爾科夫決策過程( POMDP)值迭代算法QMDP-net在無先驗知識的情況下具有較好的性能表現,但其存在訓練效果不穩定、參數敏感等優化難題。提岀基于循環卷積神經網絡的 POMDP值迭代算法 RQMDP-net,使用門控循環單元網絡實現值迭代更新,在保留輸亼和遞歸權重矩陣卷積特性的同時增強網絡時序處理能力。實驗結果表明, RQMDP-net在10×10網格地圖規劃任務中導航準確率高達98.5%,且在36×36網格地圖規劃任務中相比QMDP-net最多提升58個百分點,具有更快的網絡收斂速度和更強的導航任務規劃能力。

卷積神經網絡的POMMDP值迭代算法及實驗

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