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基于自适应噪声的最大熵进化强化学习方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 54-66
作者:  王君逸;  王志;  李华雄;  陈春林
Adobe PDF(6435Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：48/14  |  提交时间：2024/05/09
深度强化学习  进化策略  进化强化学习  最大熵  自适应噪声  
基于一步张量学习的多视图子空间聚类 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 40-53
作者:  赵晓佳;  徐婷婷;  陈勇勇;  徐勇
Adobe PDF(6474Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：23/11  |  提交时间：2024/05/09
多视图子空间聚类  张量奇异值分解  一步化学习  图学习  
计算实验方法的溯源、现状与展望 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 246-271
作者:  薛霄;  于湘凝;  周德雨;  彭超;  王晓;  周长兵;  王飞跃
Adobe PDF(6491Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：50/20  |  提交时间：2024/05/09
计算实验  人工社会  多主体建模  实验设计  路线图  
基于因果建模的强化学习控制:现状及展望 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 661-677
作者:  孙悦雯;  柳文章;  孙长银
Adobe PDF(1926Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：55/16  |  提交时间：2024/05/09
强化学习控制  因果发现  因果推理  迁移学习  表示学习  
多智能体博弈、学习与控制 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 580-613
作者:  王龙;  黄锋
Adobe PDF(2088Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：32/11  |  提交时间：2024/05/09
博弈论  多智能体学习  控制论  强化学习  人工智能  
基于形态的具身智能研究:历史回顾与前沿进展 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 6, 页码: 1131-1154
作者:  刘华平;  郭迪;  孙富春;  张新钰
Adobe PDF(55262Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：50/9  |  提交时间：2024/05/09
具身智能  形态智能  形态计算  形态控制  形态-控制协同优化  
基于种群个体数自适应的多尺度量子谐振子优化算法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1587-1600
作者:  焦育威;  王鹏
Adobe PDF(3932Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：68/29  |  提交时间：2024/04/25
优化算法  量子隧道效应  动态种群  多种群  蒙特卡洛  
基于门限和环签名的抗自适应攻击拜占庭容错共识算法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1471-1482
作者:  孙海锋;  张文芳;  王小敏;  马征;  黄路非;  李暄
Adobe PDF(2182Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：63/22  |  提交时间：2024/04/25
区块链  拜占庭容错  共识算法  自适应攻击  环签名  门限签名  
基于重组性高斯自注意力的视觉Transformer 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1976-1988
作者:  赵亮;  周继开
Adobe PDF(29103Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：15/4  |  提交时间：2024/04/24
Transformer  局部自注意力  混合高斯权重重组  图像分类  目标检测  
Multitask Learning with Multiscale Residual Attention for Brain Tumor Segmentation and Classification 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 897-908
作者:  Gaoxiang Li;  Xiao Hui;  Wenjing Li;  Yanlin Luo
Adobe PDF(2873Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：57/16  |  提交时间：2024/04/23
Brain tumor segmentation and classification, multitask learning, multiscale residual attention module (MRAM), dynamic weight training, prior knowledge