图论中的强化学习：并行化 Wagner 方法
计算机视觉与模式识别
2025-09-04 v1 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
我们的工作将强化学习应用于图论，以构建关于图的拉普拉斯矩阵谱半径界的假设性界限的反例。我们扩展了 Stevanovic 等人对 Wagner 方法的重新实现，能够同时训练大量独特模型，并提出了一种重新定义动作空间以调整当前局部最优对学习过程影响的新方法。
引用
@article{arxiv.2509.01605,
title = {TransForSeg: A Multitask Stereo ViT for Joint Stereo Segmentation and 3D Force Estimation in Catheterization},
author = {Pedram Fekri and Mehrdad Zadeh and Javad Dargahi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.01605},
year = {2025}
}
备注
Preprint version. This work is intended for future journal submission