共享模块递归架构提升通用形态控制泛化
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共享模块递归架构提升通用形态控制泛化
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AI 综述
Laurens Engwegen等作者发布论文,提出一种基于Transformer、带共享模块化递归的架构,用于通用形态机器人控制。作者称,上下文特征往往只能部分获得,但可通过模块间的交互恢复,从而改善多机器人控制和对训练中未见上下文的泛化。 研究在MuJoCo机器人集合上评估泛化性能。结果显示,在四种环境下,对动力学、运动学和拓扑均未见的机器人,零样本泛化性能有显著提升。
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最新进展11月2日 13:00
上下文MDP中的共享模块化递归用于通用形态控制报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv cs.RO上下文MDP中的共享模块化递归用于通用形态控制
该论文提出一种基于Transformer、带共享模块化递归的架构,用于通用形态机器人控制,并在MuJoCo机器人集合上评估其泛化性能。作者指出上下文特征往往只部分可得,但可通过模块交互恢复,从而改善多机器人控制和对训练中未见上下文的泛化。结果显示,在四种环境下,对动力学、运动学和拓扑均未见的机器人,零样本泛化性能有显著提升。
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