simulation-to-real transfer | BriefGPT

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使用垂直联邦强化学习的网络微电网的韧性控制：设计与实时测试验证
提出了一种面对对抗式网络事件的具有弹性控制设计的新型联邦增强学习方法，并将所学习的控制策略通过仿真与实际测试平台的转移来减少仿真与实际之间的差距。
PDF7 months ago
基于模拟到现实强化学习的双手积木搭建
本文中，我们使用深度强化学习（RL）技术并结合由磁性方块组成的任务测试平台，通过在模拟环境中培训控制器并将其转移到真实机器人上，成功地实现了一个双臂机器人装配任务，证明了模拟转现技术在双臂机器人装配中的应用前景。
PDFa year ago
非自然语言处理：弥合合成语言与自然语言数据之间的差距
通过 “模拟到真实” 的技术，本文提出通过合成数据生成程序与训练能够准确解释这些合成数据的模型，再利用学习到的句子嵌入来定义距离度量，从而实现将自然语言映射到合成数据集的支撑上，训练出只使用合成训练数据的自然语言处理模型，其在多个领域的表现
PDF4 years ago
CVPRRoboTHOR：一个开放的从模拟到现实的具身化智能平台
介绍了一个基于模拟环境的交互式和具身视觉 AI 研究平台 RoboTHOR，为解决模拟到真实世界的模型迁移问题提供了可能，为全球的研究者提供了一个远程测试具身模型的平台，并自举了实验结果表明，在模拟与物理世界中测试的模型训练性能存在显著差异
PDF4 years ago
VPE: 变分策略嵌入用于迁移强化学习
本文研究了如何在不同领域中转移知识和适应环境，提出了使用基于 Q 函数的方法来寻找一个可适应不同潜在变量值的主策略，使用低维潜在变量生成映射和近似后验概率来识别新任务的策略。并将该方法应用于模拟的摆起任务和推动任务的转移上。
PDF6 years ago