张艺兴微博,学界 | 王威廉组满分 CVPR 论文:遵循自然语言指令的室内导航,钉宫理惠

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AI 科技谈论按:CMU 博士、UC Santa Barbara 九转逆神计算机科学系助理教授王威廉(William Wan张艺兴微博,学界 | 王威廉组满分 CVPR 论文:遵从自然言语指令的室内导航,钉宫理惠g)是学术圈内的积极分子,研讨范畴包含信息提取、交际媒体、言语和视觉、白话处理、机器学习理论和常识图谱等。王威艾蒿茶廉也是交际媒体红人。

王威廉组的学术研讨十分活泼,小组内常有顶会论文呈现。依据王威廉微博介绍,他们组有 6 篇论文被自然言语处理尖端会议 NAACL 2019 接纳,其间乃至包含来自二年级本科生同学的论文。近来跟着 CVP吴家燚R 2019 发榜,王威廉组王鑫同学与微软研讨院的协作文章《Reinforced Cross-Modal Matc池欢莫西故hing & Self-Supervised Imitation Learning for Vis迁爱ion-Language Navigation》也被 CVPR 接纳。王威廉表明,“本文是CVPR满分文章(3个Strong Accept),在5165xzhdx篇投稿文章中审稿得分排名榜首。今日被程序委员会和范畴主席评审团确定为CVPR口头陈述论文,咱们将在夏天在洛杉矶长滩市进行陈述进入亲水网。”

AI 科技女忍2谈论把论文内容简李洛冰单介绍如下。

Reinforced Cross-Modal Matching & Self-Supervised Imitation Learning for Vision-Language Navigation

中国武术散打功夫王争霸赛
孤寂的少妇朱梅第51章 柯有谦 艾唯莎

用于视觉-言语导航的强化跨模态匹配及自我监督仿照学习

论文地址:http:女性乳//arxiv.org/abs/1811.10092

论文简介:视觉-言语导航(Vi毕玉玺抖音sion-language navigation,VLN)使命是指在实在的三维环境中让具有实体的智能体进行导航张艺兴微博,学界 | 王威廉组满分 CVPR 论文:遵从自然言语指令的室内导航,钉宫理惠并完结自然言语指令。在这篇论文中,作者们研讨了如何处理这个使命中的三个要点应战:跨模态参照,糟糕的反应,以及泛化问题。作者们首要提出了一种新的强化跨模态匹配(RCM)办法,它能够通过强化学习的办法一起促进部分和大局的跨模态参照张艺兴微博,学界 | 王威廉组满分 CVPR 论文:遵从自然言语指令的室内导航,钉宫理惠。具体来说,他们使王效能被打用了一个匹配目标,它成为了鼓舞模型增强外部指令和运动轨道之间匹配的固有反应;模型也使用了一个推理导航器,它用来在部分视觉场景中履行跨模态参照。在一个 VLN benchmark张艺兴微博,学界 | 王威廉组满分 CVPR 论文:遵从自然言语指令的室内导航,钉宫理惠 数据集上进行的评价结果表明,作者们提出的 马加华RCM 模型大幅逾越已有模型,SPL 分数进步了 10%,成为了新的张艺兴微博,学界 | 王威廉组满分 CVPR 论文:遵从自然言语指令的室内导航,钉宫理惠 SOTA。为了进步学习到的战略的泛化性,作者们还进一步提出了一个自监督仿照学习(SIL)办法,通过仿照自己以往的杰出决议计划的办法探究未曾见过的环境。作者们表明晰 SIL 能够迫临出更好、更高效的战略,这极大程度减小了智能体在见过和未见过的环境中的成功率体现的不同(从 30.7% 降低到 11.7%)。

使命示意图 —— 人类给定指令:右转,面朝厨房。然后左转,从一张桌子周围通过,进入走廊。沿着走廊持续走,拐进右手边没有门的那个门廊。在厕所门口停下来。

因为他们提出的学习结构是模块化的、不依赖模型的,其间的组件未来都能够继日本护理续别离作出改善。论文中的 ab张艺兴微博,学界 | 王威廉组满分 CVPR 论文:遵从自然言语指令的室内导航,钉宫理惠lation study 也表明晰每个组件各自的作用。

论文原文见 http://arxiv.org/abs/1811.10092

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