首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

ICLR 2018 | Oral论文:zero-shot视觉模仿系统GSP,仅观察演示就学会执行任务

我们比较了以下几个 GSP 模型的性能:(a)简单的逆模型;(b)具有之前动作历史的多步 GSP;(c)具有之前动作历史和前向模型作为正则项的多步 GSP;(d)本文提出的具有前向一致性损失的多步 GSP...这个功能被称为 GSP(目标制约的技能策略)。...研究者使用用于 GSP 选择的动作的前向模型的输出和真实的下一个状态之间的差别来训练 GSP。...为了说明达到不同目标所需的不同的步骤数目,研究者使用目标识别器来联合优化 GSP,目标识别器可以判定当前的目标是否已经被满足了。图 1 是对 GSP 结构的简单描述。...., 2017; Schmidhuber, 1991) 学到的 GSP 可以比使用随机探索数据学到的 GSP 更准确地遵循演示。

64690
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    21年最新最全Graph Learning算法,建议收藏慢慢看

    每个节点被映射到 GSP 中的实数域,GSP 的主要任务是将信号处理方法扩展到挖掘图中的隐含信息。...1) 图上的表示 GSP有两个主要模型,即基于邻接矩阵的GSP[31]和基于拉普拉斯的GSP[32]。 基于邻接矩阵的GSP来自代数信号处理(ASP)[33]。...基于邻接矩阵的GSP使用 作为shifts,基于拉普拉斯的GSP使用 [32],也可以选择其他矩阵[38]。遵循传统信号处理中的时间不变性,在GSP中定义shifts不变性。...4)讨论 GSP 算法对实验数据有严格的限制,因此在现实世界的应用较少。GSP算法要求输入的数据必须是整个图,这意味着部分图的数据不能作为输入。...例如,OpenKE是一个基于PyTorch的知识图谱嵌入的Python库。这个开源框架有RESCAL, HolE, DistMult, ComplEx等的实现。

    2.6K30

    21年最新最全Graph Learning算法,建议收藏慢慢看

    每个节点被映射到 GSP 中的实数域,GSP 的主要任务是将信号处理方法扩展到挖掘图中的隐含信息。...1) 图上的表示 GSP有两个主要模型,即基于邻接矩阵的GSP[31]和基于拉普拉斯的GSP[32]。 基于邻接矩阵的GSP来自代数信号处理(ASP)[33]。...基于邻接矩阵的GSP使用 作为shifts,基于拉普拉斯的GSP使用 [32],也可以选择其他矩阵[38]。遵循传统信号处理中的时间不变性,在GSP中定义shifts不变性。...4)讨论 GSP 算法对实验数据有严格的限制,因此在现实世界的应用较少。GSP算法要求输入的数据必须是整个图,这意味着部分图的数据不能作为输入。...例如,OpenKE是一个基于PyTorch的知识图谱嵌入的Python库。这个开源框架有RESCAL, HolE, DistMult, ComplEx等的实现。

    1.2K20

    一分钟读懂互联网广告竞价策略(一分钟系列)

    一分钟读懂互联网广告竞价策略GFP+GSP+VCG 两个广告位,三家广告主竞价,广告平台究竟应该制定广告竞价策略呢?这是本文即将分享的一个问题。...于是,广告位的价格极不稳定,呈现上图中的态势,Yahoo和Google初期都是采用这种策略,直到2002年Google提出了GSP竞价算法。...广义第二价格GSP(Generalized Second Price) 和传统第二密封竞价类似,出价高者得,需要支付出价第二高着提出的报价再加上一个最小值。 ?...此时: A的实际出价为4+0.01=4.01 B的实际出价为2+0.01=2.01 C竞价失败 GSP是一种稳定的竞价方式,可操作性很强,现阶段几乎所有的互联网广告平台都使用这一种竞价方式。...GSP的不足是,它也不是一种“鼓励讲真话”的机制,说实话不一定形成纳什均衡,竞价的结果不一定全局最优化的。于是,VCG竞价算法出现了。

    4.6K50
    领券