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基于ROAM____陈希亮

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基于动态融合目标的深度强化学习算法研究

基于动态融合目标的深度强化学习算法研究

2019，55（7）1引言强化学习（Reinforcement Learning）是指智能体在与未知环境进行交互时，通过由未知环境反馈的强化信号来学习状态空间到动作空间的最优映射关系[1]，已经在机器人控制[2]、智能体决策[3]和多智能体系统[4]领域得到了广泛应用。

Q-learning[5-6]算法是目前使用比较广泛的强化学习算法，它可从有延迟的回报中学习获得最优控制策略。

但是Q-learning每次均使用最大动作值来近似最大预期动作值，这就导致Agent对未来动作值预测的高估，从而出现过估计问题。

Q-learning被Thrun[7]理论证明存在过估计问题，并且在利用函数近似Q值时可能会导致Agent学习陷入次优策略。

Hasselt[8]提出了Double Q-learning算法，通过向Q-learning算法里面引入双估计方法来确定Q值，有效地减少了Q-learning的过估计问题，在路由和迷宫游戏中都取得了比Q-learning更好的表现。

近来，Minh[9-10]有效地将Q-learning和神经网络结合起来，提出了DQN（Deep Q Networks）算法，在Atari2600游戏[11]中取得了超越人类玩家的成绩，然而Hasselt[12]证明即使在像Atari这种确定性环境下的游戏，基于动态融合目标的深度强化学习算法研究徐志雄，曹雷，张永亮，陈希亮，李晨溪解放军陆军工程大学指挥信息系统学院，南京210000摘要：针对深度强化学习算法中存在的过估计问题，提出了一种目标动态融合机制，在Deep Q Networks（DQN）算法基础上进行改进，通过融合Sarsa算法的在线更新目标，来减少DQN算法存在的过估计影响，动态地结合了DQN算法和Sarsa算法各自优点，提出了DTDQN（Dynamic Target Deep Q Network）算法。

利用公测平台Ope-nAI Gym上Cart-Pole控制问题进行仿真对比实验，结果表明DTDQN算法能够有效地减少值函数过估计，具有更好的学习性能，训练稳定性有明显提升。

基于掩码矩阵

基于掩码矩阵

现代电子技术Modern Electronics Technique2023年11月1日第46卷第21期Nov. 2023Vol. 46 No. 210 引 言ELMO [1]、BERT [2]、GPT⁃2[3]、XLM [4]和MASS [5]等预训练模型的提出，通过大量未标记的数据来学习知识，然后转移到下游任务中，显著提高了许多自然语言处理（NLP ）任务如分类、问答、序列标记任务等的效果。

其中，BERT 作为很成功的技术之一，引出了很多变体结构，如XLM [4]、RoBERTa [6]等，这些变体达到了许多NLP 任务的最好结果。

神经机器翻译（NMT ）的目标是将输入的源语言序列翻译为目标语言序列，通常它都是由编码器与解码器组成，编码器负责将源语言序列映射到隐藏空间，解基于掩码矩阵⁃BERT 注意力机制的神经机器翻译陈 锡1，2， 陈奥博1，2（1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院， 云南 昆明 650500；2.云南省人工智能重点实验室， 云南 昆明 650500）摘 要： BERT 在各种自然语言处理任务上取得了优异的效果，但是，其在跨语言任务上并没有取得很好的结果，尤其是在机器翻译任务上。

文中提出BERT 增强的神经机器翻译（BE⁃NMT ）模型，该模型分为三部分来提升神经机器翻译（NMT ）模型对BERT 输出表征的利用。

首先，针对BERT 在NMT 任务上微调所造成的知识遗忘，使用一种掩码矩阵（MASKING ）策略来缓解这种情况；其次，使用注意力机制的方式将BERT 的输出表征融入NMT 模型中，同时更好地权衡了模型中的多个注意力机制；最后，融合BERT 的多层隐藏层输出来补充其最后一层隐藏层输出缺失的语言信息。

在多个翻译任务上进行实验，结果表明提出的模型明显优于基线模型，在联合国平行语料库英文→中文翻译任务上提高了1.93个BLEU 值。

此外，文中的模型在其他翻译任务上也取得了不错的提升。

融合多粒度信息的用户画像生成方法

融合多粒度信息的用户画像生成方法

融合多粒度信息的用户画像生成方法
邵一博;秦玉华;崔永军;高宝勇;赵彪
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2024(41)2
【摘要】现有用户画像方法缺乏不同粒度文本信息表示,且特征提取阶段存在噪声,导致构建画像不够准确。

针对以上问题,提出一种融合多粒度信息的用户画像生成方法(user profile based on multi-granularity information fusion,UP-MGIF)。

首先,该方法在嵌入层融合字粒度、词粒度表示向量以扩充特征内容;其次,在改进双向门控循环单元网络基础上,结合降噪自编码器和注意力机制设计一种特征提取混合模型Bi-GRU-DAE-Attention,实现特征降噪和语义增强;最后,将鲁棒性强的特征向量输入到分类器中实现用户画像生成。

实验表明,该用户画像生成方法在医疗和互联网两个画像数据集上的分类准确率高于其他基线方法,并通过消融实验验证了各个模块的有效性。

【总页数】7页(P401-407)
【作者】邵一博;秦玉华;崔永军;高宝勇;赵彪
【作者单位】青岛科技大学信息科学技术学院;康复大学青岛医院青岛市市立医院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于Multi-Aspect的融合网络用户画像生成方法
2.基于多粒度信息融合的无监督行人重识别方法
3.融合局部语义特征的学者细粒度信息提取方法
4.多源直觉模糊决策信息系统中信息融合的加权多粒度方法
5.融合细粒度上下文信息的互动论点对识别方法
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结合Web背景知识的图像语义标注陈世亮

结合Web背景知识的图像语义标注陈世亮

2
相关工作
有关图像语义标注技术的研究已经进行了近 30 多年，
并取得了许多研究成果。传统的图像语义标注方式主要 分为两种类型： 一是基于文本标注的方法； 二是基于内容
基金项目： 国家自然科学基金 （No.60873196） ； 西北工业大学明德学院自选科研课题基金资助项目。 作者简介： 陈世亮 （1968—） ， 男， 博士， 副教授， 主要研究领域为多媒体信息管理， 多媒体信息检索； 郭向东 （1967—） ， 女， 高工； 董洋溢 （1978—） ， 女， 讲师。 E-mail： chensl@ 收稿日期： 2011-06-29 修回日期： 2011-09-23 文章编号： 1002-8331 （2013） 04-0166-04 CNKI 出版日期： 2011-10-24 /kcms/detail/11.2127.TP.20111024.1009.014.html
知识的图像语义关联模型， 利用从 Web 页面中提取的与图像相关的属性， 计算 Web 图像与标注关键词间的语义相关性， 确 定待标注 Web 图像的语义， 实验表明该方法具有较好的性能。 关键词： 图像标注； Web 背景知识； 语义相似性 文献标志码： A 中图分类号： TP311.13 doi： 10.3778/j.issn.1002-83言
随着网络技术和数字图像技术的广泛应用， 网络已经
的解决方案。 为解决 Web 图像的语义标注问题， 不能仅仅从图像本 身的内容特征出发， 需要对图像所处的环境的相关知识进 行分析。对 Web 页面的图像而言， Web 页面的提供者在提 供图像的同时， 也使用超文本 （HTML） 的形式提供了与 Web 图像语义相关的许多信息， 如图像名称、 图像注释、 图 像 URL、 图像所在网页 URL 及标题、 图像超链接网页 URL 及标题等相关文本， 在一定程度上反映了图像的语义信息 和关键内容。 本文在基于内容特征比较的图像标注方法基础上， 从 Web 相关的外部环境信息中抽取与图像语义相关的文本信 息实现图像的标注， 解决内容特征相似但语义不同的图像 的语义标注问题。

让心爱的RSS内容自动存档

让心爱的RSS内容自动存档

让心爱的RSS内容自动存档
佚名
【期刊名称】《电脑迷》
【年(卷),期】2007(000)006
【摘要】用OPML文件订阅了丰富多彩的RSS资源是不是很兴奋,如果遇到了自己喜欢的RSS源就更值得庆祝一番了,自己喜欢的RSS源内容让Outlook 2007自动备份岂不更美哉?要自动保存RSS源,就在这个RSS源的名称上右击鼠标执行“属性”命令,在弹出的对话框中切换到“自动存
【总页数】1页(P143-143)
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.092
【相关文献】
1.如何拍摄存档报纸——GB/T25072-2010内容介绍 [J], 张文增;毛谦;李铭
2.基于内容管理的电子试卷存档管理方案 [J], 董平军;王晓锋
3.基于内容管理的电子试卷存档管理方案 [J], 董平军;王晓锋
4.基于内容管理软件的RSS聚合实现——以TRS WCM内容协作平台为例 [J], 李悦
5.美国国会图书馆网络存档内容实现了与网站其他内容的集成 [J], 齐燕（编译）;刘超（校对）;吴振新（校对）
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基于ROAM算法的实时地形可视化研究

基于ROAM算法的实时地形可视化研究
第 ２ ３卷
第 １ 期
计 算 机 技 术 与 发 展
ＣＯＭＰ ＵＴＥＲ ＴＥＣ ＨＮＯＬＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬ ＯＰＭＥＮＴ
Ｖ０ ｌ ＿ ２３ Ｎｏ． １
２ ０ １ ３年 １月
Ｊ ａ ｎ ． ２ ０ １ ３
基于 Ｒ ＯＡ Ｍ 算 法 的 实 时地 形 可 视 化 研 究
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ５ ８
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｒｅ ａ ｌ — ． ｔ ｉ ｍｅ Ｔｅ ｒ ｒ ａ ｉ ｎ Ｖｉ ｓ ｕａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ
陈希 亮 ， 曹 雷 ， 崔 平
（ １ ． 解放 军理 工 大学 指挥 自动 化 学院 ， 江 苏 南京 ２ １ ０ ０ ０ ７ ；
２ ． 中 国人 民解放 军 第 ６ ８ ２ ４ ２部 队 ， 宁夏 吴 忠 ７ ５ １ ６ ０ ０ ）
摘 要： 地 形 可视化 是 战场环 境仿 真 的重要组 成 部分 ， 文 中在 分析 Ｒ Ｏ Ａ Ｍ 算法 原理 ， 运用 网格 简化 和剔 除算 法提 高渲 染 效
ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｕ ｒ ｐ ｏ ｓ ｅ ｏ ｆ ａ ｖ ｏ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｈｅ ｔ ｃ ｒ ａ ｃ ｋ ｂ ｅ ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ｂ ｌ ｏ ｃ ｋ ｓ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｊ ｏ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｒ ａ ｉ ｎ ｂ ｌ ｏ ｃ ｋ ｓ ｔ ｏ ｇ ｅ ｈｅ ｔ ｒ ｂ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｅ ｒ ‘

利用二维码实现图书馆随书光盘云服务

利用二维码实现图书馆随书光盘云服务

Using Two-dimensional Code to Realize Cloud Services of CD Attached with Books in Libraries 作者： 陈海龙[1];陈希亮[2]
作者机构： [1]长安大学图书馆,陕西西安710061;[2]西安交通大学电气工程学院,陕西西安710049
出版物刊名： 新世纪图书馆
页码： 70-73页
年卷期： 2017年 第1期
主题词： 随书光盘;二维码;云服务;馆藏资源
摘要：随着图书馆附盘图书的逐年增多,如何管理和利用好随书光盘这一馆藏资源,最大限度地满足读者的需要是一个急待解决的问题。

论文在图书馆随书光盘管理实践和研究的基础上,分析了二维码的性质、特点及优势,提出了利用二维码技术建立图书馆随书光盘云服务系统的设计思想和方法,并论述了该系统的具体实现过程及系统具有的特点和优势,以期对解决这一问题有所帮助。

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［3 ］ 年提出的 ROAM 算法 和 Rttger 在 1998 年提出的
地形可视化是在计算机中构建虚拟战场环境的重 要研究内容之一， 在构建虚拟战场环境的方法中， 根据 实际地形数据生成地形的方法应用最为广泛
［1 ］
。由于
实现实时渲染的难度较大 。 实际场景本身的复杂性， 因此， 对实时地形渲染方法的研究主要从实际场景的 几何特性入手， 采用合适的方法以降低场景的复杂性 。 根据生成的网格是否规则， 动态地形渲染算法可以分 为两种： 基于不规则三角形网格 TIN （ Triangulated Ir-
Research on Real － time Terrain Visualization Based on ROAM Algorithm
CHEN Xi －liang 1 ， CAO Lei1 ， CUI Ping 2
（ 1． Dept of Command Automation， PLA Univ． of Sci． ＆ Tech． ， Nanjing 210007 ， China； 2． 68242 PLA Troops， Wuzhong 751600 ， China）
摘 要： 地形可视化是战场环境仿真的重要组成部分， 文中在分析 ROAM 算法原理， 运用网格简化和剔除算法提高渲染效
率的基础上， 对 ROAM 算法进行改进。首先对其高程数据源进行泛化， 消除了 ROAM 算法对高程数据源的严格要求。 然 提出了基于强制分割传播的地形块裂缝处理方法， 通过在构造地形网格之前进行地形块 后根据 ROAM 算法自身的特点， 拼接达到自动避免块间裂缝产生的目的 。最后， 通过实例对算法进行验证， 实验结果表明改进后的算法能够实现算法的 并且有效消除地形块间的裂缝， 实现各地形块细节层次的一致性 。 数据源无约束性， 关键词： 地形可视化； ROAM 算法； 数据源泛化； 裂缝消除 中图分类号： TP31 文献标识码： A 文章编号： 1673－629X（ 2013 ） 01－0237－05 doi： 10． 3969 / j． issn． 1673－629X． 2013． 01． 058
Abstract ： Terrain visualization is important constituent of the battlefield environment simulation， based on the analysis of the ROAM algorithm ， using mesh to simplify and eliminate algorithm improve the rendering efficiency ， the ROAM algorithm w as improved． First the eleeliminate the strict requirements of the ROAM algorithm to elevation data． And then according to vation data source for generalization， ROAM algorithm w ith its ow n characteristics， proposed the terrain block crack processing method based on forced division propagation， achieve the purpose of avoiding the crack betw een blocks automatically through joining terrain blocks together before construction of terrain grid． Finally ， an example w as given to validate the algorithm ， the experimental results show that the improved algorithm can realize the source of data for the algorithm w ithout binding force， and effectively eliminate the crack betw een terrain blocks， realizing detail consistency of the terrain block level． Key words： terrain visualization； ROAM arithmetic； generalizing the data source； seamless connection
0
引
言
regular Network） 和基于规则网格 RSG （ Regular Square Grid） 的算法 。基于 RSG 的算法依据高程数据源生成 规整的 三 角 形 网 格 模 型， 代 表 算 法 有 Lindstrom 在 1996 年提出的连续 LOD 算法［2］、 Duchaineau 在 1997
第 23 卷 第 1 期 2013 年 1 月
计算机技术与发展
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
Vol． 23 No． 1 Jan． 2013
基于 ROAM 算法的实时地形可视化研究
1 陈希亮 ， 曹 1 雷， 崔
平
2
( 1． 解放军理工大学 指挥自动化学院， 江苏 南京 210007 ; 2． 中国人民解放军第 68242 部队， 宁夏 吴忠 751600 )
yi ， 通过线性插值求出数据源坐标系中顶点 V i（ x i ， z i ） 对应的高程 y i ［10］， 如图 1 所示 。 插值过程如下： 首 先 求 出 Vi 在 数 据 源 中 所 处 的 正 方 形 网 格 Square i 的四个顶点的高程， x lt = ? x i 」 ， z lt = ? z i 」 y lt = SrcVerts［ x lt × iZVertNum + z lt］
受限四叉树算法
［4 ］
等； 基于 TIN 的算法则从高程数据
源顶点中取出满足重要性条件的顶点生成网格， 以参 5］ 考文献［ 为代表 。基于 RSG 的算法虽然生成的网格 中顶点和三角形数目比基于 TIN 的算法多， 但是由于 其易于裁剪和优化， 因此效率更高 。 在众多基于 RSG ROAM 算法能够实时 、 的地形可视化算法中， 动态 、 高 效地对地形模型进行划分， 在地形可视化领域受到广 泛关注 。 ROAM （ Real － time Optimally AdaptingOAM 算法概述
ROAM 算法的基本思想是： 以等腰直角三角形对
根据视点的位置和 地形网格进行逼近； 在渲染地形时， 地形的起伏程度， 制定一定的误差度量标准评价地形 的粗糙程度， 而后根据制定的标准， 对地形网格执行连 最终生 续的基于三角形二叉分割的分割与合并操作， 成与实际地形相符合的无缝 、 连续的多分辨率地形表 面 。该算法以尽可能粗糙的网格表示地形， 从而达到 减少三角形数量 、 提高渲染效率的目的 。 作为一种动 该算法能以高帧速提供具有数千三角形的高 态 LOD， 质量的三角网， 其简单和可扩展性使其成为目前地形 渲染中广泛研究的算法
2
对 ROAM 算法性能的改进
［7 ～ 9 ］
。
但 ROAM 算法渲染地形也存在一些不足： 1、 ROAM 算法对地形数据要求非常严格， 其地形 高程数据必须表示的是一块正方形地形， 且边长的高 n + 2 1 （ n N ） 。 程数据点数必须为 ∈ 由于 ROAM 算法 是以等腰直角三角形作为地形网格的基本单元， 因此 地形网格中的三角形按照三角形二叉树合并后得到的 也是等腰直角三角形， 两个位于 0 层级的根等腰直角 三角形构成的地形必然是正方形； 同时， 由于三角形在 递归分割时始终进行二等分， 因此地形正方形的边长 n + 2 1 （ 其中 n 为正整数） 。 的高程数据点数目必须是 在实际应用中， 很多高程数据源并不能达到这样的要 求。 2、 ROAM 算法生成的地形中会出现明显的地形裂 缝。
［6 ］
的方法用于地形块无缝拼接， 实现 ROAM 算法对大规 模地形的支持 。 2． 1 数据源泛化 ROAM 算法要求地形高程数据必须表示一块正方
n 且边长的高程数据点数必须为 2 + 1 （ n ∈ 形地形，
N ） 。实际应用中， 很多高程数据源并不能达到这样的 可以 要求 。为实现 ROAM 算法对数据源的无约束性， 采用覆盖采样方法对算法进行改进 。 为了更清楚地描述覆盖采样方法， 做如下定义： 定义 1 标准高程数据源： 数据源长宽方向的高程 n 数据点数目相等， 且为 2 + 1 （ 其中 n 为正整数） 的数 据源 。 定义 2 非标准高程数据源： 数据源长宽方向的高 程数据点数目不相等， 或者一个或两个方向上的高程 n 数据点数目不为 2 + 1 （ n ∈ N ） 的数据源 。 定义 3 数据源坐标系： 俯视数据源时， 以数据源左 以数据源横向向右为 z 上角高程数据点为坐标原点， y 轴正向由 x 轴 轴正向， 以数据源纵向向下为 x 轴正向， 和 z 轴依据左手准则确定 。 定义 4 采样坐标系： 俯视采样网格时， 以网格左上 角采样点为坐标原点， 以网格横向向右为 z 轴正向， 以 y 轴正向由 x 轴和 z 轴依据 网格纵向向下为 x 轴正向， 左手准则确定 。 对非标准高程数据源， 构造边长方向采样点数目 n 为 （ 2 + 1 ） 的正方形采样网格对高程数据源进行覆 盖， 使得采样网格的四个顶点与高程数据源的顶点重 通过插值方式求得其对 合。对于不能重合的采样点， 应的高程 。这样就完成了对非标准高程数据源的覆盖 采样 。 z 方向顶点个数分别为 p 、 q（ 设高程数据源沿 x 、 p， q ∈ N， p≠q） ， z 方向采样点数均为 采样网格沿 x 、 n 2 + 1 （ n ∈ N ） 。构造采样网格的过程就是通过高程 数据源求得各采样点高程值的过程， 方法如下： ys ， z s ） 由采样坐标系映射为数据源 将顶点 V s（ x s ， yi ， z i ） 。即将采样网格的 2 n + 1 坐标系中的顶点 V i（ x i ， q 个高程数 个采样点等间距分布到高程数据源的 p 、 据点中 。 xi = xs × p－1 q－1 ， yi = ys ， zi = zs × n 2 2n