【摘 要】
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目前大多数研究工作使用模仿学习或强化学习方式来解决视觉语言导航的路径优化问题。为了能够自动构建适应于目标环境的先验知识且进一步提高模型在测试阶段对强化学习策略和先验知识的适应能力,文章提出采用场景图生成结合图卷积网络学习的知识图谱构建方式,并加入模型无关的元学习过程,在导航的强化学习框架引入可训练的自监督交互损失,以期望模型能够更好地适应探索环境,具备较好的泛化推广能力。文章算法在主流的AI2-T
【基金项目】
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国家自然科学基金(61966018,61876074)。
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目前大多数研究工作使用模仿学习或强化学习方式来解决视觉语言导航的路径优化问题。为了能够自动构建适应于目标环境的先验知识且进一步提高模型在测试阶段对强化学习策略和先验知识的适应能力,文章提出采用场景图生成结合图卷积网络学习的知识图谱构建方式,并加入模型无关的元学习过程,在导航的强化学习框架引入可训练的自监督交互损失,以期望模型能够更好地适应探索环境,具备较好的泛化推广能力。文章算法在主流的AI2-THOR仿真环境中进行实验,实验结果表明,相比标准的强化学习方法以及基于手动构建的知识图谱的最新方法,本文
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3岁以下婴幼儿照护服务事关婴幼儿健康成长,事关千家万户。对0~3岁的婴幼儿来说,父母的关爱比什么都重要,但怎么爱,是一门学问。宝宝除了需要父母精心的照顾,帮助其身体机能良好的发育,还需要精神上的营养滋润,促进其身心和谐健康成长。在长期的一线育儿工作实践发现:越来越多的家长渴求优质的家庭婴幼儿照护指导,也愿意为孩子付出时间和精力来解决育儿道路上困惑与疑问。
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