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這通常使用神經網絡進行建模，該神經網絡預測每一步添加的噪聲：? μθ和σθ是學習的參數。6 擴散模型的工作原理? 擴散模型背后的核心思想是訓練神經網絡來逆轉擴散過程。在訓練過程中，模型學習預測在前進過程的每一步添加的噪聲。這是通過最小化 測量預測噪聲和實際噪聲之間差異的損失函數來實現的。

現階段馬爾可夫決策過程的模型也開始被越來越多的應用于自動駕駛系統行為層面的決策算法實現當中。簡而言之，行為決策層面需要結合環境預測模塊的結果，輸出宏觀的決策指令供后續的規劃模塊去更具體地執行。 動作規劃模塊 自動駕駛汽車規劃模塊包括動作規劃和路徑規劃兩 部分。

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（深度）神經網絡模型介紹 d.表示學習模型訓練7.5.上機實踐案例：利用分布式知識表示技術完成Freebase上的鏈接預測八、語義搜索8.1.語義搜索概述8.2.搜索關鍵技術a.索引技術：倒排索引b.排序算法：BM25及其擴展8.3.知識圖譜搜索a.實體搜索b.關聯搜索8.4.知識可視化 a.摘要技術8.5.上機實踐案例：SPARQL搜索九、知識問答

最新技術回顧與挑戰 下邊回顧了有關決策和強化學習（RL）的文獻，因為RL被認為是一種有利的選擇，更適合決策方法之間的交互環境[5] 1）決策： 相關研究采用基于規則和基于學習的方法對駕駛策略進行建模，如基于情景的狀態機切換[6]–[8]、馬爾可夫決策過程[9]–[12]等。

其中，深度學習負責復雜駕駛場景的感知和特征提取如同人類的眼睛；強化學習部分通過馬爾可夫決策過程完成推理、判斷和決策如同人腦。

結構與訓練： 采用Transformer-U-Net骨干，多尺度全局注意力與窗口注意力結合；損失使用?1\ell_1?1穩定擬合；訓練階段執行前向擴散q(σ_t|σ_0)，反向由網絡預測μθ\mu_\thetaμθ?或σθ\sigma_\thetaσθ?逐步去噪。 推理與加速： 采用DDIM非馬爾可夫采樣跳步反演以加速重建。

這也與監督學習形成了對比，監督學習的輸出只是一個單一的決策或預測，比策略更簡單。強化學習的目標是通過優化所采取的行動來最大化總累積獎勵。和嬰兒一樣，我們不都想從生活中獲得最大的累積利益嗎?馬爾可夫決策過程(MDP) 由于強化學習涉及一系列最優行為，因此它被認為是一個連續的決策問題，可以使用馬爾可夫決策過程建模。

在形式化涉及單個 RL 代理的順序決策問題時，馬爾可夫決策過程 (MDP) 是最流行的解決方法。

（深度）神經網絡模型介紹 d.表示學習模型訓練7.5.上機實踐案例：利用分布式知識表示技術完成Freebase上的鏈接預測八、語義搜索8.1.語義搜索概述8.2.搜索關鍵技術a.索引技術：倒排索引 b.排序算法：BM25及其擴展8.3.知識圖譜搜索a.實體搜索b.關聯搜索8.4.知識可視化 a.摘要技術8.5.上機實踐案例：SPARQL搜索九、