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张俊格: 作品数：43 被引量：71H指数：4; 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学军事更多>>

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通用的多智能体博弈算法: 本发明提供通用的多智能体博弈算法，包括：AERUCT搜索算法：根据当前的血量和胜率自适应的调整探索比，进行前向搜索，根据当前状态计算搜索方向的评估值，根据所述搜索方向的评估值来选择下一步搜索方向；所述AERUCT搜索算法...; 张俊格尹奇跃于彤彤; 文献传递

二维图像人体关节点定位模型的构建方法及定位方法: 本发明涉及一种二维图像人体关节点定位模型的构建方法及基于该构建方法的定位方法。其中，该构建方法包括：利用标记完人体关节点位置坐标和遮挡状态的彩色图像，构建人体部件局部特征训练样本集和人体部件全局构型样本集；构建深度卷积神...; 黄凯奇张俊格付连锐

多智能体通信方法、装置、存储介质和电子设备: 本发明涉及一种多智能体通信方法、装置、存储介质和电子设备，包括：基于智能体之间的通信关系，构建分布式网络化多智能体学习系统，智能体作为任务执行节点，通信关系描述为边；智能体基于观察到的当前全局环境状态及自身神经网络，执行...; 张俊格乔丹陈皓

基于深度强化学习网络构建对区域敏感的模型的方法: 本公开涉及一种基于深度强化学习网络构建对区域敏感的模型的方法，该方法包括：获取初始化状态下的智能体对图像仿真环境进行搜索的搜索数据；根据搜索数据，生成注意力图，并对注意力图进行离散化处理；将搜索数据中的位置状态信息和离散...; 黄凯奇尹奇跃张俊格徐沛

基于联合策略多样性的多智能体探索方法和设备: 本发明提供一种基于联合策略多样性的多智能体探索方法和设备，该方法包括：获取多智能体与游戏仿真环境交互得到的多组仿真数据，从多组仿真数据中选取至少一组目标仿真数据，基于任意一组目标仿真数据中多智能体的观测数据与输出动作所对...; 张俊格黄凯奇徐沛

图像语义理解的结构化认知学习理论与技术研究: 黄凯奇赵鑫张俊格陈晓; 研究目的：语义理解是计算机视觉研究最具挑战性的问题之一，也是国际学术界公认21世纪的难点问题。人类认知的研究表明，结构化信息表达及建模是图像语义理解的重要途径和手段。该项目组在973计划、国家基金委优秀青年基金等项目的支...; 关键词：; 关键词：计算机视觉认知学习理论

一种视觉目标检测与标注方法: 本发明公开了一种视觉目标检测与标注方法，包括：图像输入步骤，输入待检测图像；候选区域提取步骤，使用选择性搜索算法从所述待检测图像中提取候选窗口作为候选区域；特征描述提取步骤，使用预先训练的大规模卷积神经网络对候选区域进行...; 黄凯奇任伟强王冲张俊格; 文献传递

利用双通道卷积神经网络的图像超分辨率算法被引量：18: 2016年; 目的图像超分辨率算法在实际应用中有着较为广泛的需求和研究。然而传统基于样本的超分辨率算法均使用简单的图像梯度特征表征低分辨率图像块,这些特征难以有效地区分不同的低分辨率图像块。针对此问题,在传统基于样本超分辨率算法的基础上,提出双通道卷积神经网络学习低分辨率与高分辨率图像块相似度进行图像超分辨率的算法。方法首先利用深度卷积神经网络学习得到有效的低分辨率与高分辨率图像块之间相似性度量,然后根据输入低分辨率图像块与高分辨率图像块字典基元的相似度重构出对应的高分辨率图像块。结果本文算法在Set5和Set14数据集上放大3倍情况下分别取得了平均峰值信噪比(PSNR)为32.53 d B与29.17 d B的效果。结论本文算法从低分辨率与高分辨率图像块相似度学习角度解决图像超分辨率问题,可以更好地保持结果图像中的边缘信息,减弱结果中的振铃现象。本文算法可以很好地适用于自然场景图像的超分辨率增强任务。; 徐冉张俊格黄凯奇; 关键词：图像超分辨率

一种基于模块化网络的合作智能体模型、学习方法和装置: 本申请实施例提供一种基于模块化网络的合作智能体模型、学习方法和装置。其中，基于模块化网络的合作智能体学习方法包括：根据合作智能体的观测信息表征数据和身份信息表征数据，利用门控信息提取模块，得到基础网络模块中各个门控单元的...; 黄凯奇张俊格于杨尹奇跃

通用的非平稳环境中去中心化多智能系统的决策方法: 本发明提供通用的非平稳环境中去中心化多智能系统的决策方法，包括：在回合t将智能体m拉取臂k得到的回报值记录在智能体m的内嵌私有表；如果公共调度中心信息储存表中没有臂k的回报值和序号记录，则在回合t+1广播所述臂k的回报值...; 张俊格李庆明尹奇跃; 文献传递