近年来,深度学习已广泛应用于图像理解领域,并在图像理解方面取得了突破性的研究进展。 由于遥感应用与图像理解是分不开的,因此研究人员对深度学习在遥感领域的应用进行了大量研究,并将深度学习方法扩展到了遥感
情感分析是自然语言处理(NLP)领域的一部分,其目的是通过分析一些主观文本来挖掘情感倾向的过程。 随着单词向量的发展,深度学习在自然语言处理中Swift发展。 因此,基于深度学习的文本情感分析也得到了
本文主要探讨了在车辆变道保持和轨迹跟踪方面采用深度强化学习的研究成果。通过深度强化学习算法,车辆可以实现准确的变道和轨迹跟踪,在复杂的道路环境中有效地应对各种情况。本研究基于车辆感知和决策系统的设计,
本课件讲解了强化学习的基本问题,经典Q学习理论,深度Q学习理论和程序讲解与训练。
强化学习最新综述新鲜出炉。在这篇文章中,作者对强化学习进行了全面的研究,包括现有的挑战、不同技术的最新发展以及未来的发展方向。文章致力于提供一个清晰简单的研究框架,能够为新的研究人员或者想全面了解强化
高阶ADAS系统的开发以至自动驾驶系统的开发都有赖于一套能够完整支持开发、模拟测试、原型制作和量产的开放式解决方案。本文将介绍基于深度学习架构的自动驾驶平台,这一架构将成为未来实现自动驾驶的集成平台中
来自台湾超受欢迎的李宏毅老师深层强化学习49页PPT及笔记
很不错的最新介绍深度学习的文献,仅供大家参考,希望更多的深学爱好者上传分享,谢谢!
针对多机器人协调问题,利用协调博弈中智能体策略相似性,提出智能体的高阶信念修正模型和学习方法PEL,使智能体站在对手角度进行换位推理,进而根据信念修正将客观观察行为和主观信念推理结合起来。证明了信念修