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卷积神经网络的POMMDP值迭代算法及实验

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:2.51 MB | 2021-03-11

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基于卷积神经网络的部分可观测马尔科夫决策过程（ POMDP）值迭代算法QMDP-net在无先验知识的情况下具有较好的性能表现，但其存在训练效果不稳定、参数敏感等优化难题。提岀基于循环卷积神经网络的 POMDP值迭代算法 RQMDP-net，使用门控循环单元网络实现值迭代更新，在保留输亼和递归权重矩阵卷积特性的同时增强网络时序处理能力。实验结果表明， RQMDP-net在10×10网格地图规划任务中导航准确率高达98.5%，且在36×36网格地图规划任务中相比QMDP-net最多提升58个百分点，具有更快的网络收敛速度和更强的导航任务规划能力。

卷积神经网络的POMMDP值迭代算法及实验

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