DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)是应用最广的密度聚类算法之一.然而,它时间复杂度过高(O(n^(2))),无法处理大规模数据.因而,对它进行加速成为一个研究热点,众多富有成效的工作不断涌现.从加速目...DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)是应用最广的密度聚类算法之一.然而,它时间复杂度过高(O(n^(2))),无法处理大规模数据.因而,对它进行加速成为一个研究热点,众多富有成效的工作不断涌现.从加速目标上看,这些工作大体上可分为减少冗余计算和并行化两大类;就具体加速手段而言,可分为6个主要类别:基于分布式、基于采样化、基于近似模糊、基于快速近邻、基于空间划分以及基于GPU加速技术.根据该分类,对现有工作进行了深入梳理与交叉比较,发现采用多重技术的融合加速算法优于单一加速技术;近似模糊化、并行化与分布式是当前最有效的手段;高维数据仍然难以应对.此外,对快速化DBSCAN算法在多个领域中的应用进行了跟踪报告.最后,对本领域未来的方向进行了展望.展开更多
近年来,深度强化学习在复杂控制任务中取得了令人瞩目的效果,然而由于超参数的高敏感性和收敛性难以保证等原因,严重影响了其对现实问题的适用性.元启发式算法作为一类模拟自然界客观规律的黑盒优化方法,虽然能够有效避免超参数的敏感性...近年来,深度强化学习在复杂控制任务中取得了令人瞩目的效果,然而由于超参数的高敏感性和收敛性难以保证等原因,严重影响了其对现实问题的适用性.元启发式算法作为一类模拟自然界客观规律的黑盒优化方法,虽然能够有效避免超参数的敏感性,但仍存在无法适应待优化参数量规模巨大和样本使用效率低等问题.针对以上问题,提出融合引力搜索的双延迟深度确定策略梯度方法(twin delayed deep deterministic policy gradient based on gravitational search algorithm,GSA-TD3).该方法融合两类算法的优势:一是凭借梯度优化的方式更新策略,获得更高的样本效率和更快的学习速度;二是将基于万有引力定律的种群更新方法引入到策略搜索过程中,使其具有更强的探索性和更好的稳定性.将GSA-TD3应用于一系列复杂控制任务中,实验表明,与前沿的同类深度强化学习方法相比,GSA-TD3在性能上具有显著的优势.展开更多
文摘DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)是应用最广的密度聚类算法之一.然而,它时间复杂度过高(O(n^(2))),无法处理大规模数据.因而,对它进行加速成为一个研究热点,众多富有成效的工作不断涌现.从加速目标上看,这些工作大体上可分为减少冗余计算和并行化两大类;就具体加速手段而言,可分为6个主要类别:基于分布式、基于采样化、基于近似模糊、基于快速近邻、基于空间划分以及基于GPU加速技术.根据该分类,对现有工作进行了深入梳理与交叉比较,发现采用多重技术的融合加速算法优于单一加速技术;近似模糊化、并行化与分布式是当前最有效的手段;高维数据仍然难以应对.此外,对快速化DBSCAN算法在多个领域中的应用进行了跟踪报告.最后,对本领域未来的方向进行了展望.
文摘连续控制问题一直是强化学习研究的一个重要方向.近些年深度学习的发展以及确定性策略梯度(deterministic policy gradients, DPG)算法的提出,为解决连续控制问题提供了很多好的思路.这类方法大多在动作空间中加入外部噪声源进行探索,但是它们在一些连续控制任务中的表现并不是很好.为更好地解决探索问题,提出了一种基于经验指导的深度确定性多行动者评论家算法(experience-guided deep deterministic actor-critic with multi-actor, EGDDAC-MA),该算法不需要外部探索噪声,而是从自身优秀经验中学习得到一个指导网络,对动作选择和值函数的更新进行指导.此外,为了缓解网络学习的波动性,算法使用多行动者评论家模型,模型中的多个行动者网络之间互不干扰,各自执行情节的不同阶段.实验表明:相比于DDPG,TRPO和PPO算法,EGDDAC-MA算法在GYM仿真平台中的大多数连续任务中有更好的表现.
文摘近年来,深度强化学习在复杂控制任务中取得了令人瞩目的效果,然而由于超参数的高敏感性和收敛性难以保证等原因,严重影响了其对现实问题的适用性.元启发式算法作为一类模拟自然界客观规律的黑盒优化方法,虽然能够有效避免超参数的敏感性,但仍存在无法适应待优化参数量规模巨大和样本使用效率低等问题.针对以上问题,提出融合引力搜索的双延迟深度确定策略梯度方法(twin delayed deep deterministic policy gradient based on gravitational search algorithm,GSA-TD3).该方法融合两类算法的优势:一是凭借梯度优化的方式更新策略,获得更高的样本效率和更快的学习速度;二是将基于万有引力定律的种群更新方法引入到策略搜索过程中,使其具有更强的探索性和更好的稳定性.将GSA-TD3应用于一系列复杂控制任务中,实验表明,与前沿的同类深度强化学习方法相比,GSA-TD3在性能上具有显著的优势.
