深度强化学习及在路径规划中的研究进展

路径规划的目的是让机器人在移动过程中既能避开障碍物,又能快速规划出最短路径。在分析基于强化学习的路径规划算法优缺点的基础上,引出能够在复杂动态环境下进行良好路径规划的典型深度强化学习DQN（Deep Q-learning Network）算法。深入分析了DQN算法的基本原理和局限性,对比了各种DQN变种算法的优势和不足,进而从训练算法、神经网络结构、学习机制、AC（Actor-Critic）框架的多种变形四方面进行了分类归纳。提出了目前基于深度强化学习的路径规划方法所面临的挑战和亟待解决的问题,并展望了未来的发展方向,可为机器人智能路径规划及自动驾驶等方向的发展提供参考。     

知识图谱构建技术综述

知识图谱在医疗、金融、农业等领域得到快速发展与广泛应用,其可以高效整合海量数据的有效信息,为实现语义智能化搜索以及知识互联打下基础。随着深度学习的发展,传统基于规则和模板的知识图谱构建技术已经逐渐被深度学习所替代。梳理知识抽取、知识融合、知识推理3类知识图谱构建技术的发展历程,重点分析基于卷积神经网络、循环神经网络等深度学习的知识图谱构建方法,并归纳现有方法的优劣性与发展思路。此外,深度学习虽然在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了较大成果,但自身存在依赖大规模样本、缺乏推理性与可解释性等缺陷,限制了其进一步发展。为此,对知识图谱应用于深度学习以改善深度学习自身缺陷的相关方法进行整理,分析深度学习的可解释性、指导性以及因果推理性,归纳知识图谱的优势以及发展的必要性。在此基础上,对知识图谱构建技术以及知识图谱应用于深度学习所面临的困难和挑战进行梳理和分析,并对该领域的发展前景加以展望。