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基于分层深度强化学习的移动机器人导航方法

控制与决策 2022年第11期37卷 2799-2807页

作者：王童李骜宋海荦刘伟王明会中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230027

针对现有基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的分层导航方法在包含长廊、死角等结构的复杂环境下导航效果不佳的问题,提出一种基于option-based分层深度强化学习(hierarchical deep reinforcement learning,HDRL)的移... 详细信息

针对现有基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的分层导航方法在包含长廊、死角等结构的复杂环境下导航效果不佳的问题,提出一种基于option-based分层深度强化学习(hierarchical deep reinforcement learning,HDRL)的移动机器人导航方法.该方法的模型框架分为高层和低层两部分,其中低层的避障和目标驱动控制模型分别实现避障和目标接近两种行为策略,高层的行为选择模型可自动学习稳定、可靠的行为选择策略,从而有效避免对人为设计调控规则的依赖.此外,所提出方法通过对避障控制模型进行优化训练,使学习到的避障策略更加适用于复杂环境下的导航任务.在与现有DRL方法的对比实验中,所提出方法在全部仿真测试环境中均取得最高的导航成功率,同时在其他指标上也具有整体优势,表明所提出方法可有效解决复杂环境下导航效果不佳的问题,且具有较强的泛化能力.此外,真实环境下的测试进一步验证了所提出方法的潜在应用价值.

关键词：深度强化学习分层深度强化学习移动机器人导航避障策略学习

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从激光测距到量子纠缠光子对测距

系统工程与电子技术 2023年第6期45卷 1772-1783页

作者：丛爽汪泳钦中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230027

激光测距通过测量激光往返目标的单光子飞行时间与时钟之差来计算目标的距离,针对该技术目前已经有比较成熟的研究成果,因而激光测距技术在地面、地卫、地月测距上均有应用。量子纠缠光子对测距通过对一个在卫星与目标之间往返的纠缠光... 详细信息

激光测距通过测量激光往返目标的单光子飞行时间与时钟之差来计算目标的距离,针对该技术目前已经有比较成熟的研究成果,因而激光测距技术在地面、地卫、地月测距上均有应用。量子纠缠光子对测距通过对一个在卫星与目标之间往返的纠缠光子与另一个纠缠光子之间的符合计数,经过数据拟合获得往返目标的飞行时间差。由于纠缠光子对是同时产生,所获得的测距结果从原理上就比包括激光测距在内的所有测距方法要高。目前,针对量子纠缠光子对测距已进行了十几年的理论研究,但实际应用才刚刚开始。主要对激光测距与量子纠缠光子对测距的原理、系统结构、设备与装置及其关键技术进行综述,同时对激光雷达和量子雷达以及与测距相关的研究进行了综述,分析了它们各自的特点,对比了其中的相似之处与不同之处,为量子纠缠光子对测距及定位导航提供了理论依据,并在此基础上对未来量子测距及定位导航领域的发展进行了展望。

关键词：激光测距激光雷达量子纠缠光子对测距量子雷达测距与定位导航

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基于改进积分梯度的黑盒迁移攻击算法

计算机工程与应用 2023年

作者：王正来关胜晓中国科学技术大学信息科学技术学院

对抗样本可以轻易攻击深度神经网络，影响模型的使用安全。虽然白盒攻击方法有优秀的成功率，但是在黑盒迁移攻击时通常表现出较差的效果。目前最先进的TAIG算法基于积分梯度，可以提升对抗样本的迁移性。但研究发现其积分路径缺失到饱... 详细信息

对抗样本可以轻易攻击深度神经网络，影响模型的使用安全。虽然白盒攻击方法有优秀的成功率，但是在黑盒迁移攻击时通常表现出较差的效果。目前最先进的TAIG算法基于积分梯度，可以提升对抗样本的迁移性。但研究发现其积分路径缺失到饱和区的有效信息，并且使用不恰当的基线和梯度计算，限制了算法攻击成功率的上限。本文改进了积分梯度并提出了IIGA攻击算法（Improved Integrated Gradients Attack）。改进积分梯度将有限路径扩展为无限路径，融合输入到真实饱和区的梯度累计，可以表征每个分量更准确的重要性；并提出信息熵基线，确保基线相对于模型不含任何信息。IIGA将生成的改进积分梯度进行平滑处理作为攻击的反向优化方向，平滑操作过滤因神经网络在小范围偏导剧烈跳动而产生的大量噪点，使梯度信息集中于视觉特征，并在迭代过程中加入动量信息稳定梯度方向。在ImageNet数据集上进行的大量实验表明IIGA不仅在白盒攻击下优于FGSM、C&W等算法，在黑盒迁移攻击模式下也大大超过了SI-NI、VMI、AOA和TAIG等先进的算法。

关键词：对抗攻击扩展路径信息熵基线迁移攻击

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对手类型未知下的两人零和马尔科夫博弈决策

控制理论与应用 2023年

作者：王成意朱进赵云波中国科学技术大学信息科学技术学院

本文研究一类典型的非完全信息博弈问题――对手类型未知的两人零和马尔科夫博弈,其中对手类型多样且每次博弈开始前无法得知对手类型.文中提出了一种基于模型的多智能体强化学习算法――对手辨识的极大极小Q学习(DOMQ).该算法首先建立... 详细信息

本文研究一类典型的非完全信息博弈问题――对手类型未知的两人零和马尔科夫博弈,其中对手类型多样且每次博弈开始前无法得知对手类型.文中提出了一种基于模型的多智能体强化学习算法――对手辨识的极大极小Q学习(DOMQ).该算法首先建立对手相关环境的经验模型,再使用经验模型学习纳什均衡策略,己方智能体在实际博弈中根据经验模型判断对手类型,从而使用相应的纳什均衡策略,以保证收益下限.本文所提的DOMQ算法只需要在采样阶段的每轮博弈结束后得知对手的类型,除此之外无需知道任何环境的信息.仿真实验验证了所提算法的有效性.

关键词：两人零和马尔科夫博弈非完全信息极大极小Q学习纳什均衡多智能体强化学习

LightAD: 基于自适应采样的自动去偏框架加速方法

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中国科学技术大学学报 2024年第4期54卷 46-54,45,67页

作者：邱阳董汉德陈佳伟何向南中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230027

在推荐系统中,由于数据是从用户行为中收集而来而不是通过合理的实验得到,因此偏差问题是普遍存在的。自动去偏框架(AutoDebias)通过采用元学习寻找适当地去偏置配置(即伪标签和置信权重),已被证明是应对各种偏差的一种通用和有效的解... 详细信息

在推荐系统中,由于数据是从用户行为中收集而来而不是通过合理的实验得到,因此偏差问题是普遍存在的。自动去偏框架(AutoDebias)通过采用元学习寻找适当地去偏置配置(即伪标签和置信权重),已被证明是应对各种偏差的一种通用和有效的解决方案。然而,为每个用户-物品对设置伪标签和权重是一个极度耗时的过程。因此,自动去偏框架面临巨大的计算成本,这使其在实际应用中的适用性较差。虽然使用带有均匀采样器的随机梯度下降可以加速模型训练,但这会显著恶化模型的收敛性和稳定性。为了解决这个问题,我们提出了LightAutoDebias (简称LightAD),它为自动去偏框架配备了一种专门的权重采样策略。该采样器可以自适应地和动态地获取信息量更大的训练样本,这带来的收敛性和稳定性比标准的均匀采样器更好。在三个基准数据集上的广泛实验证明,我们的LightAD可以加速自动去偏框架的训练达几个数量级,同时保持几乎相同的精度。

关键词：推荐系统偏差去偏采样

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钢琴音乐转写中音乐相关特性研究

小型微型计算机系统 2023年

作者：单小岩张结戴礼荣中国科学技术大学信息科学技术学院

自动音乐转写，即利用程序将音乐音频转写成音符的形式，是音乐信息检索的一项重要课题。目前基于深度学习的转写算法多源自语音识别、自然语言处理等领域，缺乏对音乐自身特性的深入研究。本文采用Transformer架构进行钢琴音乐转写，... 详细信息

自动音乐转写，即利用程序将音乐音频转写成音符的形式，是音乐信息检索的一项重要课题。目前基于深度学习的转写算法多源自语音识别、自然语言处理等领域，缺乏对音乐自身特性的深入研究。本文采用Transformer架构进行钢琴音乐转写，利用合成的音乐数据进行预训练，并设计了符合音符事件结构的截止点识别网络，旨在尝试对转写中的音乐特性进行针对性设计。本文的方法一方面利用了音乐合成技术成熟、便捷的方案，易于数据扩充；另一方面从目标检测的角度进行剖析，对音符本身的事件特性加以探讨。实验表明，本文采用合成音乐进行预训练有助于音符识别，截止点识别网络可以提高音符级的转写结果，实现了音符起点F1=97.40%，带截止点音符F1=88.81%的转写结果。

关键词：钢琴音乐转写 Transformer 合成音乐预训练音符事件特性目标检测

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基于加权损失的点云占用图视频上采样

计算机科学 2024年第1期51卷 184-189页

作者：陈航李礼刘东李厚强中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026

基于视频的点云压缩标准(Video-based Point Cloud Compression,V-PCC)中,3D点云会被分成数百个块并投影到2D平面中,形成记录点云纹理信息的纹理视频和记录点云空间信息的几何视频。同时,还需要生成一个占用图视频(Occupancy Map Video)... 详细信息

基于视频的点云压缩标准(Video-based Point Cloud Compression,V-PCC)中,3D点云会被分成数百个块并投影到2D平面中,形成记录点云纹理信息的纹理视频和记录点云空间信息的几何视频。同时,还需要生成一个占用图视频(Occupancy Map Video),以记录纹理视频和几何视频中每一个像素点是否对应重建点云中的某个点。因此,占用图视频质量与重建点云质量直接相关。为了节约编码比特数,占用图视频在编码端会先被下采样,然后在解码端通过简单的上采样恢复到原分辨率。文中的基本思路是引入深度学习来代替V-PCC中的简单上采样方法,使得上采样后的占用图视频质量更高,从而提高点云的重建质量。在网络训练阶段提出使用加权损失函数,使得在重建点云时能尽可能少地移除正常点并尽可能多地移除噪声点。实验结果证明,所提方法可以大幅提升V-PCC的主客观性能。

关键词：点云压缩基于视频的点云压缩标准占用图视频视频上采样加权失真损失

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基于数据驱动的社交媒体假新闻预测

中国科学技术大学学报 2022年第3期52卷 52-60,70页

作者：陈鑫方山城毛震东张勇东中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230027

社交媒体的快速发展导致了虚假新闻的广泛传播,这不仅影响了人们的生活,也损害了社交媒体平台的可信度。因此,中文假新闻检测是一项具有挑战性且意义重大的任务。然而,现有的中国社交媒体平台的假新闻数据集数据量相对较少,该领域的数... 详细信息

社交媒体的快速发展导致了虚假新闻的广泛传播,这不仅影响了人们的生活,也损害了社交媒体平台的可信度。因此,中文假新闻检测是一项具有挑战性且意义重大的任务。然而,现有的中国社交媒体平台的假新闻数据集数据量相对较少,该领域的数据收集相对陈旧,不能满足进一步研究的要求。考虑到这一背景,本文提出了一个最新的中文微博假新闻数据集,其中包含从微博收集的26320条假新闻数据。此外,还提出了一种基于数据增强的假新闻检测模型,可以有效解决假新闻数据缺乏的问题,提高模型的泛化能力和鲁棒性。对从微博收集的假新闻数据集进行了大量实验,并成功将模型部署在网页上。实验结果证明了所提出的端到端模型在检测社交媒体平台上的虚假新闻方面的有效性。

关键词：假新闻检测深度学习机器学习

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SIS:一种新的多尺度卷积算子

中国科学技术大学学报 2022年第4期52卷 56-65,I0003页

作者：周满傅雪阳刘爱萍中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230027

具有泛化能力的视觉特征对于计算机视觉任务来说是至关重要的。基于深度神经网络的方法采用逐层叠加特征的形式获取多尺度特征图,导致计算开销显著增加。为解决这一问题,通过在标准卷积算子中部署渐进式多尺度架构,提出一种轻量和高效... 详细信息

具有泛化能力的视觉特征对于计算机视觉任务来说是至关重要的。基于深度神经网络的方法采用逐层叠加特征的形式获取多尺度特征图,导致计算开销显著增加。为解决这一问题,通过在标准卷积算子中部署渐进式多尺度架构,提出一种轻量和高效的尺度嵌套卷积算子(scale-in-scale,SIS)。具体来说,设计了一种变换—分离—对抗机制来优化常规的通道计算,减轻了计算成本,同时在单一卷积层内扩大了感受野。同时,引入权重共享与特征拆分交互运算,并结合特征递归和融合机制,使所提出SIS算子能够与其他卷积算子结合,例如经典的Res Net和Res2Net架构。我们将SIS算子部署到第29层、50层和101层的Res Net和Res2Net变体中,并在CIFAR、PASCAL VOC和COCO2017等公开基准数据集上评估这些修改后的模型。实验结果表明,所提出的方法在图像分类、关键点估计、语义分割和物体检测等计算机视觉任务上的性能均优于同时期最先进的方法。

关键词：多尺度卷积算子图像分类关键点估计语义分割物体检测