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强化学习的可解释方法分类研究
1
作者
唐蕾
牛园园
+2 位作者
王瑞杰
行本贝
王一婷
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期1601-1609,共9页
强化学习能够在动态复杂环境中实现自主学习,这使其在法律、医学、金融等领域有着广泛应用。但强化学习仍面临着全局状态空间不可观测、对奖励函数强依赖和因果关系不确定等诸多问题,导致其可解释性弱,严重影响其在相关领域的推广,会遭...
强化学习能够在动态复杂环境中实现自主学习,这使其在法律、医学、金融等领域有着广泛应用。但强化学习仍面临着全局状态空间不可观测、对奖励函数强依赖和因果关系不确定等诸多问题,导致其可解释性弱,严重影响其在相关领域的推广,会遭遇诸如难以判断决策是否违反社会法律道德的要求,是否准确及值得信任等的限制。为了进一步了解强化学习可解释性研究现状,从可解释模型、可解释策略、环境交互、可视化等方面展开讨论。基于此,对强化学习可解释性研究现状进行系统论述,对其可解释方法进行归类阐述,最后提出强化学习可解释性的未来发展方向。
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关键词
强化学习
可
解释
性
策略-值函数
环境交互
视觉
解释
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职称材料
融合多层次决策信息的视觉解释方法
2
作者
杨传栋
钱立志
+2 位作者
孙子文
陈栋
凌冲
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期246-254,共9页
视觉解释方法是深度神经网络可解释领域的热门研究课题,但现有方法未能有效利用多层次决策信息导致视觉解释效果差。针对此问题,提出一种融合多层次决策信息的视觉解释方法。挖掘特征图中高细粒度局部层次的决策信息生成一组与决策结果...
视觉解释方法是深度神经网络可解释领域的热门研究课题,但现有方法未能有效利用多层次决策信息导致视觉解释效果差。针对此问题,提出一种融合多层次决策信息的视觉解释方法。挖掘特征图中高细粒度局部层次的决策信息生成一组与决策结果相关性强的加权特征图,采用定序分组方式对其合并,获取一组低冗余度掩码;采取模糊边界和积分方法对掩码进行处理,基于全局层次的决策贡献并行计算分组掩码重要度分数,提高了算法对全局决策信息的敏感性和算法速度。通过消融实验确定了算法的最优参数组合,并在ImageNet数据集上与现有的先进视觉解释方法进行了定性和定量比较。实验结果表明:该方法通过结合多层次决策信息,在置信度测试和定位测试中取得了更好的视觉解释结果,且耗时达到68 ms。
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关键词
视觉
解释
多层次信息
全局决策贡献
类激活映射(CAM)
积分方法
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职称材料
开辟大后方戏剧导演创作的新道路——张骏祥导演的戏剧理论与实践研究
被引量：
1
3
作者
杨硕
杨丰瑞
《四川戏剧》
北大核心
2022年第8期69-73,共5页
张骏祥作为抗战时期为数不多的“海归”导演,为当时中国的戏剧界带来了新鲜血液。笔者通过对张骏祥导演过往生平的研究,并根据他本人的导演手记及其学生、同仁对往事的回忆,梳理成线索,进一步对张骏祥导演理念的阐述、导演思维的拓宽、...
张骏祥作为抗战时期为数不多的“海归”导演,为当时中国的戏剧界带来了新鲜血液。笔者通过对张骏祥导演过往生平的研究,并根据他本人的导演手记及其学生、同仁对往事的回忆,梳理成线索,进一步对张骏祥导演理念的阐述、导演思维的拓宽、导演方法的提出以及他在抗战时期为大后方戏剧发展、戏剧教育所带来的突出贡献进行具体论述及讨论。
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关键词
张骏祥
戏剧导演
民族化
导演的
视觉
解释
原文传递
基于深度学习的驾驶员分心行为检测方法
4
作者
赵栓峰
李乐平
+2 位作者
王茂权
李小雨
谢乐坤
《电子测量技术》
北大核心
2024年第9期145-153,共9页
驾驶员分心行为检测对于开发以驾驶员为中心的人车协同驾驶系统具有至关重要的意义。针对现有基于卷积神经网络的驾驶员分心行为检测模型缺乏全局特征提取能力、泛化性能较弱以及忽视了驾驶场景中不同区域的重要性,构建一种基于深度学...
驾驶员分心行为检测对于开发以驾驶员为中心的人车协同驾驶系统具有至关重要的意义。针对现有基于卷积神经网络的驾驶员分心行为检测模型缺乏全局特征提取能力、泛化性能较弱以及忽视了驾驶场景中不同区域的重要性,构建一种基于深度学习的驾驶员分心行为检测模型,实现对驾驶员分心行为的准确检测。首先,开发了基于HorNet的残差结构,通过高阶空间交互来增强特征表示能力;其次,受人类注意力机制以及现有注意力机制的启发,设计一种自适应加权注意策略来提取与驾驶行为最相关的特征;然后,在现有的分类数据集上训练本文模型,并使用先验知识作为初始权值来改善训练结果,进而提高模型的泛化能力;最后,对驾驶行为特征进行可视化,以提高人们对于本文模型的信任度。实验结果表明,本文模型可以准确地检测驾驶员分心行为,在准确性和可靠性方面明显优于现有方法。
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关键词
驾驶员行为
先验知识
深度学习
视觉
可
解释
性
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职称材料
题名
强化学习的可解释方法分类研究
1
作者
唐蕾
牛园园
王瑞杰
行本贝
王一婷
机构
长安大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期1601-1609,共9页
文摘
强化学习能够在动态复杂环境中实现自主学习,这使其在法律、医学、金融等领域有着广泛应用。但强化学习仍面临着全局状态空间不可观测、对奖励函数强依赖和因果关系不确定等诸多问题,导致其可解释性弱,严重影响其在相关领域的推广,会遭遇诸如难以判断决策是否违反社会法律道德的要求,是否准确及值得信任等的限制。为了进一步了解强化学习可解释性研究现状,从可解释模型、可解释策略、环境交互、可视化等方面展开讨论。基于此,对强化学习可解释性研究现状进行系统论述,对其可解释方法进行归类阐述,最后提出强化学习可解释性的未来发展方向。
关键词
强化学习
可
解释
性
策略-值函数
环境交互
视觉
解释
Keywords
reinforcement learning
interpretability
strategy-value functions
environment interaction
visual interpretation
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
融合多层次决策信息的视觉解释方法
2
作者
杨传栋
钱立志
孙子文
陈栋
凌冲
机构
中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院兵器工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期246-254,共9页
文摘
视觉解释方法是深度神经网络可解释领域的热门研究课题,但现有方法未能有效利用多层次决策信息导致视觉解释效果差。针对此问题,提出一种融合多层次决策信息的视觉解释方法。挖掘特征图中高细粒度局部层次的决策信息生成一组与决策结果相关性强的加权特征图,采用定序分组方式对其合并,获取一组低冗余度掩码;采取模糊边界和积分方法对掩码进行处理,基于全局层次的决策贡献并行计算分组掩码重要度分数,提高了算法对全局决策信息的敏感性和算法速度。通过消融实验确定了算法的最优参数组合,并在ImageNet数据集上与现有的先进视觉解释方法进行了定性和定量比较。实验结果表明:该方法通过结合多层次决策信息,在置信度测试和定位测试中取得了更好的视觉解释结果,且耗时达到68 ms。
关键词
视觉
解释
多层次信息
全局决策贡献
类激活映射(CAM)
积分方法
Keywords
visual explanation
hierarchical information
global decision contribution
class activation mapping(CAM)
integral method
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
开辟大后方戏剧导演创作的新道路——张骏祥导演的戏剧理论与实践研究
被引量：
1
3
作者
杨硕
杨丰瑞
机构
中央戏剧学院导演系
出处
《四川戏剧》
北大核心
2022年第8期69-73,共5页
基金
中央戏剧学院一流学科建设项目“中国话剧导演学派的形成与发展”(项目编号:YLKY2002)的阶段性研究成果。
文摘
张骏祥作为抗战时期为数不多的“海归”导演,为当时中国的戏剧界带来了新鲜血液。笔者通过对张骏祥导演过往生平的研究,并根据他本人的导演手记及其学生、同仁对往事的回忆,梳理成线索,进一步对张骏祥导演理念的阐述、导演思维的拓宽、导演方法的提出以及他在抗战时期为大后方戏剧发展、戏剧教育所带来的突出贡献进行具体论述及讨论。
关键词
张骏祥
戏剧导演
民族化
导演的
视觉
解释
分类号
J811 [艺术—戏剧戏曲]
原文传递
题名
基于深度学习的驾驶员分心行为检测方法
4
作者
赵栓峰
李乐平
王茂权
李小雨
谢乐坤
机构
西安科技大学机械工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第9期145-153,共9页
基金
陕西省自然科学基础研究计划面上项目(2024JC-YBMS-366)
陕西省重点研发计划(2020ZDLGY04-06)项目资助。
文摘
驾驶员分心行为检测对于开发以驾驶员为中心的人车协同驾驶系统具有至关重要的意义。针对现有基于卷积神经网络的驾驶员分心行为检测模型缺乏全局特征提取能力、泛化性能较弱以及忽视了驾驶场景中不同区域的重要性,构建一种基于深度学习的驾驶员分心行为检测模型,实现对驾驶员分心行为的准确检测。首先,开发了基于HorNet的残差结构,通过高阶空间交互来增强特征表示能力;其次,受人类注意力机制以及现有注意力机制的启发,设计一种自适应加权注意策略来提取与驾驶行为最相关的特征;然后,在现有的分类数据集上训练本文模型,并使用先验知识作为初始权值来改善训练结果,进而提高模型的泛化能力;最后,对驾驶行为特征进行可视化,以提高人们对于本文模型的信任度。实验结果表明,本文模型可以准确地检测驾驶员分心行为,在准确性和可靠性方面明显优于现有方法。
关键词
驾驶员行为
先验知识
深度学习
视觉
可
解释
性
Keywords
driver behavior
prior knowledge
deep learning
visual interpretability
分类号
TN0 [电子电信—物理电子学]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
强化学习的可解释方法分类研究
唐蕾
牛园园
王瑞杰
行本贝
王一婷
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
融合多层次决策信息的视觉解释方法
杨传栋
钱立志
孙子文
陈栋
凌冲
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
开辟大后方戏剧导演创作的新道路——张骏祥导演的戏剧理论与实践研究
杨硕
杨丰瑞
《四川戏剧》
北大核心
2022
1
原文传递
4
基于深度学习的驾驶员分心行为检测方法
赵栓峰
李乐平
王茂权
李小雨
谢乐坤
《电子测量技术》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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