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發(fā)視頻卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的POMMDP值迭代算法及實(shí)驗(yàn)
2021-03-11 |
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資料介紹
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分可觀測(cè)馬爾科夫決策過程（ POMDP）值迭代算法QMDP-net在無先驗(yàn)知識(shí)的情況下具有較好的性能表現(xiàn)，但其存在訓(xùn)練效果不穩(wěn)定、參數(shù)敏感等優(yōu)化難題。提岀基于循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 POMDP值迭代算法 RQMDP-net，使用門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)值迭代更新，在保留輸亼和遞歸權(quán)重矩陣卷積特性的同時(shí)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序處理能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， RQMDP-net在10×10網(wǎng)格地圖規(guī)劃任務(wù)中導(dǎo)航準(zhǔn)確率高達(dá)98.5%，且在36×36網(wǎng)格地圖規(guī)劃任務(wù)中相比QMDP-net最多提升58個(gè)百分點(diǎn)，具有更快的網(wǎng)絡(luò)收斂速度和更強(qiáng)的導(dǎo)航任務(wù)規(guī)劃能力。
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