【摘 要】
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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。提出基于
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772438,61375077)
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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。提出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,在保留输入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5.8个百分
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