本文介绍了一种基于深度强化学习的算法，通过学习潜在表示来加速图像的强化学习，提出了随机潜在 Actor-Critic（SLAC）算法，并表明其在图像控制任务上的表现优于其他无模型或基于模型的替代方案。

Jul, 2019

该研究采用增强学习的方法，通过深度空间自编码器从摄像头图像中直接学习状态表征，以实现对环境进行特征点提取和控制的闭环控制，展示了 PR2 机器人在推动自由玩具方块、使用铲子拿起一袋米和在不同位置将绳环悬挂在钩子上等任务中自动学习控制的成功案例。

Sep, 2015

本文提出了一个基于图形结构的框架，包含可视化预测模块及提案网络模块，利用低维潜在空间进行常规复杂操作的动作计划，验证了在模拟环境和实际机器人中制定可行的任务完成方案及操作计划。

Mar, 2020

提出了一种层次强化学习框架，用于解决病理图像超分辨率问题中的问题，通过分级恢复机制和时空管理器实现对病理图像的逐块恢复，并在肿瘤诊断方面取得显著提升。

Jun, 2024

本研究提出了一种新的学习框架，使用对比估计来同时优化可视化表达模型和动态模型，在随机扰动变形对象并收集了模拟数据后，离线学习这些对象的潜在动态模型，随后使用简单的模型规划来解决具有挑战性的变形对象操纵任务，实验结果表明其性能优于传统模型学习技术，并通过域随机化将其可视化操纵策略从模拟数据成功地迁移到现实中的 PR2 机器人中。

Mar, 2020

文章提出了一种基于 Spiral 自编码器和 Transformer 网络的新型固定拓扑网格序列的人体动作识别方法 SpATr，该方法通过融合空间和时间的解耦、自编码器和 Transformer 网络等手段，达到了高效且准确识别三维人体动作的效果。经过实验验证，该方法不仅具有竞争力的识别率，而且具有高内存效率。

Jun, 2023

基于深度学习的医学图像自动分割系统面临大量数据标注成本和模型迭代中的高延迟问题，本研究提出了一种动态交互学习框架，通过将交互式分割与端到端弱监督学习和流式任务集成，解决了这些挑战。我们开发了新颖的重放和标签平滑方案，克服了灾难性遗忘并提高了在线学习的鲁棒性，并在每个图像上同时优化前端预测和深度学习分段器的多轮交互式分割模块。通过空间残差图，我们训练的分段器明确地指导下一步的用户干预，从而实现了弱监督信号的蒸馏。通过在三维分割任务（NCI-ISBI2013 和 BraTS2015）上的评估，我们的框架生成了与离线训练基准相匹配的在线学习性能。此外，我们的框架减少了 62% 的标注工作量，并且在与具有完整 ground truth 的在线和离线学习进行对比时，生成了具有竞争力的 dice 分数。此外，由于其灵活性和响应能力，这样的框架可以部署在保证数据安全和简便维护的医院防火墙之后。

Dec, 2023

混合算法 LSTM 池化和跳跃连接的注意力型离散软演员评论家 (LSA-DSAC) 用于机器人运动规划，取代了基于图的算法并改善了收敛速度。实验证明 LSA-DSAC 在训练和评估中优于最先进的方法，并在实际世界中实施和测试了物理机器人。

Sep, 2023

最近在无监督的物体中心表示学习问题和其在下游任务中的应用方面取得了重大进展。最新研究支持这样一个论点：在基于图像的物体中心强化学习任务中使用解耦的物体表示有助于策略学习。我们提出了一种新颖的物体中心强化学习算法，结合了演员 - 评论家和基于模型的方法，有效地利用这些表示。我们的方法使用转换编码器提取物体表示，并使用图神经网络来近似环境动力学。所提出的方法填补了开发用于离散或连续动作空间环境的高效物体中心世界模型的研究空白。与基于转换器架构的最先进的无模型演员 - 评论家算法和最先进的整合模型为基础的算法相比，我们的算法在视觉复杂的三维机器人环境和具有组合结构的二维环境中表现更好。

Oct, 2023

本文提出了一种基于状态空间表示和自我监督训练技术的视觉机器人操作方法，通过估计可变形物体状态、训练神经网络动力学模型以及采用模型预测控制器，实现高效而准确的物体操纵。

Nov, 2019