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2019-06-18   来源:人民日报   参与互动参与互动
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欧美3d游戏我的邻居安卓版Agent从不同视角观察训练场景GQN模型由两个部分组成:表示网络(representationnetwork)和生成网络(generationnetwork)。表示网络将agent的观察结果作为输入,并生成一个描述基础场景的表示(向量)。然后,生成网络从先前未观察到的角度来预测(想象)场景。尽管在我们的方法在投入实用前还有很多研究需要完成,但我们相信这项工作是迈向完全自主场景理解的一大步。

男人需要的百度资源GQN建立在此前大量相关工作的基础上,包括多视图几何、生成建模、无监督学习和预测学习,我们在论文中有详细讨论。DeepMind的这套视觉系统,也即生成查询网络(GQN),使用从不同视角收集到的某个场景的图像,然后生成关于这个场景的抽象描述,通过一个无监督的表示学习过程,学习到了场景的本质。之后,在学到的这种表示的基础上,网络会预测从其他新的视角看这个场景将会是什么样子。这一过程非常类似人脑中对某个场景的想象。而理解一个场景中的视觉元素是典型的智能行为。四大重要特性:能够想象出没有观察过的场景在训练过程中,生成器学习环境中的典型对象、特征、关系和规则。这种共享的概念集合使表示网络能够以高度压缩、抽象的方式描述场景,让生成网络在必要时填充细节。

网赌总是先赢后洗白未来方向图:使用GQN,我们观察到数据效率更高的策略学习(policylearning),与使用原始像素的标准方法相比,其获得收敛级性能的交互减少了约4倍。我们在模拟的3D世界的一系列程序生成环境中,对GQN进行了受控实验。这些环境包含多个物体,它们的位置、颜色、形状和纹理都是随机的,光源也是随机的,而且会被严重遮挡。与更传统的计算机视觉技术相比,我们的方法仍然有许多限制,目前只有接受过合成场景的训练。然而,随着获得更多新的数据源,以及硬件功能的进展,我们期望能够探索GQN框架在更高分辨率的真实场景图像中的应用。在未来的工作中,我们将探索GQN在场景理解的更广泛方面的应用,例如通过查询跨空间和时间学习物理和运动的常识概念,以及虚拟和增强现实中的应用。

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【责任编辑:韩辉】
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