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relational representations
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由实际到逻辑再到实践:从原始数据中创造符号词汇、行动和模型的规划方法
本文介绍了一种自主学习的方法,通过无标注的高维真实值机器人轨迹,自动学习抽象状态和动作的可推广的基于逻辑的关系表示,形成了自动发明的类似 PDDL 的领域模型。通过确定性设置的实证结果表明,仅凭少量机器人轨迹就可以学习到强大的抽象表示,所学
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5 months ago
非稳态环境中的广泛计划与学习的认知性探索
该论文介绍了一种在使用关系表示表示的非平稳随机环境中进行持续规划和模型学习的新方法。
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5 months ago
可解释和稳健的细粒度关系的推导:传递性恢复分解
最近,在精细化表示学习方面取得的进展利用了局部到全局(新兴)关系,以取得最先进的结果。然而,这种方法依赖的关系表示是抽象的。我们旨在通过将其表达为图形视图上的可解释图来解构这种抽象。基于此,我们设计了 Transitivity Recove
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8 months ago
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