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使用无需学习的深度网络在迷宫中生成路径

机器学习 2023-03-15 v1 机器学习

作者: Tomas Kulvicius , Sebastian Herzog , Minija Tamosiunaite , Florentin Wörgötter

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摘要

轨迹或路径规划是广泛应用中的基本问题。此处我们展示，仅由最大池化层组成的网络可高效解决多起点与多终点的路径规划，且无需网络训练。与竞争方法不同，包含超过五亿节点、密集障碍配置及数千路径终点的超大型迷宫，可借此在并行硬件上极短时间内求解。

关键词

路径规划迷宫最大池化免训练网络并行硬件

引用

@article{arxiv.2004.00540,
  title  = {Generation of Paths in a Maze using a Deep Network without Learning},
  author = {Tomas Kulvicius and Sebastian Herzog and Minija Tamosiunaite and Florentin Wörgötter},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2004.00540},
  year   = {2023}
}