Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents

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Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Nature May 17, 2018 Received: 5 July 2017; Accepted: 3 April 2018;Published online 9 May 2018. Abstract 深度神经网络在从目标识别到复杂的游戏(例如Go1,2)等领域都取得了令人瞩目的成功.然而,对于人工智能体而言,导航仍然是一个巨大的挑战,通过强化学习训练的深度神经网络3-5无法与哺乳动物空间行为的能力相提并论,而后者是由内嗅皮层中…

泡泡一分钟：Aided Inertial Navigation: Uniﬁed Feature Representations and Observability Analysis

http://udel.edu/~yuyang/downloads/tr_observabilityII.pdf Aided Inertial Navigation: Uniﬁed Feature Representations and Observability Analysis Yulin Yang,Guoquan Huang 辅助惯性导航:统一的特征表示和可观察性分析 Extending our recent work [1] that focuses on the observabili…

Soft-to-Hard Vector Quantization for End-to-End Learning Compressible Representations

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract: 我们提出了一种新的方法,通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征.我们的方法是基于量化和熵的软(连续)松弛,我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火.我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法:图像压缩和神经网络压缩.虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的,但我们的软量化到硬量化方法给出的结果与这两种方法的最先进水平具有可比性. 1 Introduction: 近年来,深度神经网络(DNNs)在机器…

如何用简单例子讲解 Q - learning 的具体过程？

作者:牛阿链接:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 2017年06月05日更新,最近重写了一遍代码,Flappy Bird Q-learning.你可以在这里试着训练一下,加到最大帧数,在一两分钟内就可以达到10+的分数. 原答案: 最近看到了一个回答.答主用汇编语言写了一个flappy bird并在其之上加了一个Q-learning的算法让…

ROS_Kinetic_x ROS栅格地图庫 Grid Map Library

源自:https://github.com/ethz-asl/grid_map Grid Map Overview This is a C++ library with ROS interface to manage two-dimensional grid maps with multiple data layers. It is designed for mobile robotic mapping to store data such as elevation, variance, col…

### Paper about Event Detection

Paper about Event Detection. #@author: gr #@date: 2014-03-15 #@email: forgerui@gmail.com 看一些相关的论文. 1. <Efficient Visual Event Detection using Volumetric Features> ICCV 2005 扩展2D box 特征到3D时空特征. 构建一个实时的检测器基于容积特征. 采用传统的兴趣点方法检测事件. 2. <ARMA-HMM: A New…

JavaScript资源大全中文版（Awesome最新版）

Awesome系列的JavaScript资源整理.awesome-javascript是sorrycc发起维护的 JS 资源列表,内容包括:包管理器.加载器.测试框架.运行器.QA.MVC框架和库.模板引擎.数据可视化.时间轴.编辑器等. 前端MVC框架与库 angular.js - 前端MVVM框架,支持双向绑定,实现MVC架构,增强Web应用 aurelia - A Javascript client framework for mobile, desktop and web. backbo…