对话系统论文集(9)-DDQ系统

探讨了在对话系统中引入World-Model的创新实践,该模型通过学习用户反馈提升对话代理性能。文章概述了利用真实用户交互数据训练World-Model的过程,并详细描述了如何通过与模拟器的迭代交互来不断优化代理的对话策略。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题:
与用户交互太奢侈;而simulator的设计过于简单,可能使得agent的能力下降。
背景
simulator没有验证标准;
planning:

那w-model和传统的simulator有何区别?

创新点:
将planning learning应用到dialogue中:
planning learning:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/44614570
提出world-model(类似和simulator),学习用户的回答;用来更新agent

具体过程:
1)agent使用user的历史数据,RL,改进(到底是online还是off-line??)
即agent与真实用户交互,收集真实对话经验,完善对话策略;
2)通过上面收集到的真实对话数据进行改进w-model(SL),即simulator
3)agent和simulator交互,改进,


2)中w-model的产生过程:


实验结果:

### DDQ-DETR的技术文档和实现细节 #### 高维向量与四维锚框的组合 在DDQ-DETR的设计理念中,查询(Query)不仅包含了内容信息还融合了位置信息。具体而言,查询的内容表现为一个高维向量,而其位置则是通过一个四维锚框来描述,该锚框由坐标(x, y)以及宽度(w)和高度(h)构成[^1]。 #### 动态查询增强 为了提升针对微小目标检测的效果,DDQ-DETR借鉴并发展了动态查询的概念。这种机制允许模型自适应调整查询的数量及其特性,从而更好地捕捉图像中小尺寸物体的信息[^2]。 #### 基于排序思想的方法论革新 相较于传统的DETR框架,DDQ-DETR特别关注如何优化那些具有较高交并比(IoU)情况下的表现——特别是当IoU达到0.75以上时的表现。为此,引入了一种全新的基于排序的思想,旨在确保那些最有可能对应真实对象的预测能够获得更高的优先级处理。这包括但不限于:在解码器部分加入专门用于排列顺序的新组件;重新定义损失函数以便更紧密地关联分类得分与实际边界框的质量;采用改进版的匈牙利算法来进行样本分配,以期达成更好的匹配效果[^3]。 ```python import torch.nn as nn class DDQ_DETR(nn.Module): def __init__(self, backbone, transformer, num_classes=91): super(DDQ_DETR, self).__init__() # Backbone network initialization self.backbone = backbone # Transformer encoder-decoder structure with ranking mechanism integrated into decoder layers. self.transformer = transformer # Classification head incorporating rank-based improvements. self.class_head = RankBasedClassificationHead(num_classes=num_classes) # Bounding box regression head remains similar to standard DETR but benefits from enhanced query formulation and matching strategy. self.bbox_head = BoundingBoxRegressionHead() def forward(self, images, targets=None): features = self.backbone(images) hs = self.transformer(features, pos_embeds)[0] outputs_class = self.class_head(hs) outputs_coord = self.bbox_head(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]} if not self.training: return out loss_dict = {} indices = self.matcher(outputs_without_aux, targets) ... ```
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