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sensorimotor control
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ICML
无监督学习用于控制的视觉三维关键点
该文介绍了一种学习 3D 几何结构的算法，可用于从高维图像中学习感觉运动控制策略，其发现的 3D 关键点能够在时间和 3D 空间上一致地捕获机器人关节和物体移动，成果在强化学习基准测试中优于之前的最佳方法。
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3 years ago
神经动态策略的端到端感觉 - 运动学习
该论文提出了一种新的策略表示 —— 神经动力学策略，通过将动力学系统嵌入到神经网络策略中，通过二阶微分方程来重新参数化动作空间以实现端到端的政策学习，并在几个机器人控制任务中展示了神经动态策略比传统的基于先验的策略学习方法更高的效率和性能表
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4 years ago
CVPR
Gibson Env: 为身体化智能体提供真实世界感知
为了解决在实际环境中开发视觉感知模型和感觉运动控制的困难和现有算法过慢，本文提出基于虚拟现实的 Gibson Virtual Environment，包含 1400 个真实环境，其中 572 个完整的建筑，其特点是可以提供真实环境的语义复杂
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6 years ago
ICLR
通过预测未来进行学习的行为
在三维模拟环境中，提出了一种传感器运动控制的方法，它通过高维和低维度测量流来提供丰富的监管信号进行训练，并利用协同时间结构进行监督学习，无需外部监管即可学习三维环境的原始感官输入，其结果显示其学习效果优于先前复杂的公式，尤其适用于具有挑战性
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8 years ago
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