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决策与控制中的适应性和通用化优化引擎：一种元强化学习方法
基于采样的模型预测控制已经在具有非光滑系统动力学和成本函数的最优控制问题中取得了重大的成功，我们提议通过元强化学习学习一个优化器来更新控制器，该优化器不需要专家演示，并且在未知控制任务中可以实现快速适应。
PDF6 months ago
RSG：基于技能图的四足机器人快速学习自适应技能
提出了一种名为机器人技能图（RSG）的新框架，用于组织机器人的庞大的基本技能并且巧妙地重新利用它们以实现快速适应，通过发现学习背景和机器人获得的技能之间存在的隐含关系，RSG 能够提供对新任务和环境的合理技能推理，并使四足机器人能够迅速适应
PDF8 months ago
ICML从像素中发现基于物体的广义值函数
本文提出了一种基于对象的方法，试图从对象中发现有意义的特征，将其转化为具有时间相关性的 “指导” 函数，并利用随后学习到的一般价值函数进行控制，并且通过定性分析表明，学习到的表示不仅可解释而且围绕着任务之间不变的对象，从而促进了快速适应。
PDFa year ago
ICML通过上下文感知的动态模型实现对新物理系统的泛化
提出了一种新的框架 CoDA，旨在解决数据驱动模拟物理系统无法泛化到共享相同一般动态的新系统的问题，该框架结合了上下文信息的动态调整和超网络，实现了快速的适应和更好的泛化性能。
PDF2 years ago
CVPRMetaSCI: 视频压缩感知的可扩展和自适应重构
该研究论文提出了一种名为 MetaSCI 的元调制卷积网络，用于高速视频快照压缩成像（video snapshot compressive imaging，简称 SCI）重建，该方法能够快速适应新的掩码并扩展到大规模数据，并在实验中展示出优
PDF3 years ago
ICML通过自监督世界模型规划探索
Plan2Explore 是一种无须任务特定交互且能够通过自监督探索和快速适应新任务的强化学习机器人，利用计划来探求未来预期的新颖性并在零次或少次学习中快速适应新任务。
PDF4 years ago