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多尺度视觉语义增强的多模态命名实体识别方法 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 6, 页码: 1234-1245
作者:  王海荣;  徐玺;  王彤;  陈芳萍
Adobe PDF(2077Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:23/9  |  提交时间:2024/07/02
多模态命名实体识别  多任务学习  多模态融合  Transformer  
基于表征学习的离线强化学习方法研究综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 6, 页码: 1104-1128
作者:  王雪松;  王荣荣;  程玉虎
Adobe PDF(3333Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:12/8  |  提交时间:2024/07/02
强化学习  离线强化学习  表征学习  历史经验数据  分布偏移  
Discovering Latent Variables for the Tasks With Confounders in Multi-Agent Reinforcement Learning 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 7, 页码: 1591-1604
作者:  Kun Jiang;  Wenzhang Liu;  Yuanda Wang;  Lu Dong;  Changyin Sun
Adobe PDF(2128Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:34/12  |  提交时间:2024/06/07
Latent variable model  maximum entropy  multi-agent reinforcement learning (MARL)  multi-agent system  
基于自注意力对抗的深度子空间聚类 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 271-281
作者:  尹明;  吴浩杨;  谢胜利;  杨其宇
Adobe PDF(5066Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:39/12  |  提交时间:2024/05/20
子空间聚类  生成对抗网络  自注意力模型  深度学习  
深度生成模型综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 40-74
作者:  胡铭菲;  左信;  刘建伟
Adobe PDF(3074Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:18/10  |  提交时间:2024/05/20
深度生成式模型  受限玻尔兹曼机  变分自编码器  流模型  生成对抗网络  自回归分布估计  
基于混合变分自编码器回归模型的软测量建模方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 398-407
作者:  崔琳琳;  沈冰冰;  葛志强
Adobe PDF(12565Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:11/6  |  提交时间:2024/05/20
软测量  变分自编码器  高斯混合模型  混合变分自编码器回归模型  多模态工业过程  
解耦表征学习综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 351-374
作者:  文载道;  王佳蕊;  王小旭;  潘泉
Adobe PDF(42055Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:16/5  |  提交时间:2024/05/20
深度学习  捷径学习  潜在生成因子  智能感知  解耦表征学习  
基于DDPG的三维重建模糊概率点推理 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 4, 页码: 1105-1118
作者:  李雷;  徐浩;  吴素萍
Adobe PDF(6084Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:40/12  |  提交时间:2024/05/20
三维重建  强化学习  深度学习  注意力机制  信息聚合  
一种新颖的深度因果图建模及其故障诊断方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 6, 页码: 1616-1624
作者:  唐鹏;  彭开香;  董洁
Adobe PDF(902Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:33/18  |  提交时间:2024/05/20
深度因果图模型  故障检测  根源诊断  传播路径辨识  Group Lasso  
基于条件生成对抗网络的书法字笔画分割 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 7, 页码: 1861-1868
作者:  张巍;  张筱;  万永菁
Adobe PDF(2697Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:13/7  |  提交时间:2024/05/20
书法结构  笔画分割  条件生成对抗网络  对抗学习