behavior learning | BriefGPT

关键词behavior learning

搜索结果 - 7

扩散策略的变分蒸馏成为专家混合模型
Variational Diffusion Distillation (VDD) 是一种将预训练的扩散模型提取为混合专家模型 (MoE) 的方法，结合了扩散模型的表达能力和混合模型的优势，通过分解性上界的变分目标训练每个专家，从而在复杂行为
PDF18 days ago
透过现场反向传播训练全机械神经网络进行任务学习
我们介绍了一种高效的机械神经网络 (MNN) 训练方法，该方法通过机械模拟的现场反向传播实现了在 MNN 中获取准确梯度信息的能力，从而成功地训练了 MNN 并实现了高精度的回归和分类任务，同时展示了 MNN 的重训练性和鲁棒性。我们的研究
PDF2 months ago
DeepEMplanner：一种具有迭代交互的电子显微动作规划器
运动规划是一个计算问题，它通过考虑其他智能体的预测、环境理解以及历史和未来的上下文，找到一系列有效的路径，同时还可以看作是智能体根据其他智能体的意图和环境不断规划下一步移动的一种博弈过程，进而通过渐进的行动实现最终目标。本研究提出了一种新的
PDF8 months ago
行为变换器：一石多鸟地克隆 $k$ 种模式
本文介绍了一种名为 BeT 的新技术，该技术利用多模式建模，并结合动作离散化技术和多任务操作校正，在离线强化学习和行为克隆方面表现出色。我们在各种机器人操作和自驾行为数据集上进行了实验评估，并显示出 BeT 显着改善了解决示范任务的先前最先
PDF2 years ago
AAAI基于观测学习的因果机器人通讯
介绍了如何应用心理学的学习行为洞见为机器人意图交流提供洞见，并通过从一个动作序列中选择性地解释因果动作的方式，使机器人更有效地传达其目的。
PDF2 years ago
KDD学习从稀疏轨迹数据中模拟
ImInGAIL 框架通过结合数据插值和模仿学习的行为学习过程来解决从稀疏实际数据中学习模拟驾驶行为的问题，并在合成和实际驾驶车辆轨迹数据集上取得了优于其他基线方法和现有技术的表现。
PDF3 years ago
ICLR离散世界模型掌握 Atari
DreamerV2 是一种基于 world models 且在离线的训练集上通过 reinforcement learning 进行策略 (即行为) 学习的智能体，用于通过对 compact latent space 进行预测，实现从 At
PDF4 years ago