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题名记忆神经网络在机器人导航领域的应用与研究进展
被引量：4
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作者
王作为
徐征
张汝波
洪才森
王殊
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机构
天津工业大学计算机科学与技术学院
天津工业大学机械工程学院博士后工作站
天津动核芯科技有限公司
天津职业技术师范大学汽车与交通学院
大连民族大学机电工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第5期835-846,共12页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61972456)
天津市教委科研计划项目(2019KJ018)
天津工业大学学位与研究生教育改革项目(Y20180104).
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文摘
记忆神经网络非常适合解决时间序列决策问题,将其用于机器人导航领域是非常有前景的新兴研究领域。本文主要讨论记忆神经网络在机器人导航领域的研究进展。给出几种基本记忆神经网络结合导航任务的工作机理,总结了不同模型的优缺点;对记忆神经网络在导航领域的研究进展进行简要综述;进一步介绍导航验证环境的发展;最后梳理了记忆神经网络在导航问题所面临的复杂性挑战,并预测了记忆神经网络在导航领域未来的发展方向。
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关键词
记忆神经网络
机器人导航
深度强化学习
可微神经计算机
可微神经字典
深度学习
强化学习
记忆网络
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Keywords
memory neural network
robot navigation
deep reinforcement learning
differentiable neural computer
differentiable neural dictionary
deep learning
reinforcement learning
memory networks
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于可微神经计算机和贝叶斯网络的知识推理方法
被引量：3
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作者
孙建强
许少华
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机构
山东科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第2期337-342,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1406203)。
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文摘
针对人工神经网络(ANN)对面向知识图谱(KG)的知识推理的记忆能力有限以及KG无法处理不确定知识的问题,提出一种可微神经计算机(DNC)和贝叶斯网络(BN)相结合的推理方法DNC-BN。首先,将长短时记忆(LSTM)网络作为控制器,在每个时刻对输入向量和从记忆体获取的读向量进行处理,得到网络输出向量和交互向量;其次,通过读写头实现控制器与记忆体的交互,使用读取权重计算数据的加权平均以得到读向量,并用写入权重结合擦除向量及写入向量进行写操作,对存储矩阵进行修改;最后,基于概率推理机制,使用BN对数据节点之间存在的推理关系进行判断,对KG进行补全。在数据集WN18RR上的推理中,DNC-BN的Mean Rank为2615,Hits@10为0.528;在数据集FB15k-237上的推理中,DNC-BN的Mean Rank为202,Hits@10为0.519。实验结果表明,DNC-BN方法对面向KG的知识推理具有良好的应用效果。
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关键词
知识图谱
知识推理
可微神经计算机
贝叶斯网络
长期记忆
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Keywords
Knowledge Graph(KG)
knowledge reasoning
differentiable neural computer
Bayesian network
longterm memory
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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