在这项工作中,我们提出了一种双层元模仿学习框架,称为Dual meta imitation learning(DMIL),来将MAML引入HIL的迭代训练过程。简单来说,对于一轮训练,我们首先在元学习的inner loop中对上层网络和子技能先后进行fine-tune,然后在元学习的outer loop中对它们同时进行meta update。接下来我们详细地介绍我们的方法。 Meta ...
金融界2025年1月24日消息,国家知识产权局信息显示,谷歌有限责任公司取得一项名为“使用基于元模仿学习和元强化学习的元学习的用于新任务的机器人控制策略的高效自适应”的专利,授权公告号 CN 113677485 B,申请日期为 2020年1月。 本文源自:金融界 作者:情报员...
在增强学习中,模仿学习和元学习是两种重要的技术手段。本文将介绍这两种技术,并深入探讨它们的应用与发展。 一、模仿学习 模仿学习是指通过观察和模仿专家的行为,从而学习到最佳策略。在增强学习中,模仿学习通常用于预训练代理模型,使其能够立即表现出与专家相似或接近的行为。 模仿学习可以分为直接模仿和逆向强化学习...
目前,我们新入职的年轻人,也可以利用镜像神经元的模仿功能,多向老师傅学习各种技能和理论经验,这样能迅速提高自己职业工作能力。 比如从没写过调查报告,你可以直接模仿老师傅调查报告写;从没做过的那个修理汽车的技术,你直接模仿老师的动作即可。这就可以省去你学基础理论和基本功练习时间。 第二,镜像神经元能模仿...
谷歌取得使用基于元模仿学习和元强化学习的元学习的用于新任务的机器人控制策略的高效自适应专利 |快报 返回搜狐,查看更多 平台声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间服务。
1.一种基于元模仿学习的双臂机器人智能搬运方法,其特征在于,该方法包括以下步骤: 2.根据权利要求1所述的基于元模仿学习的双臂机器人智能搬运方法,其特征在于,步骤1所述的操作者控制机器人执行搬运任务,指定目标物体,人类专家每次搬运场景中的物体,收集轨迹,作为制作专家数据库的示教数据。其中,根据质量大小和光滑程度...
谷歌取得使用基于元模仿学习和元强化学习的元学习的用于新任务的机器人控制策略的高效自适应专利|快报 金融界 发布时间:9小时前一站式互联网投资理财平台,让投资更简单 关注 发表评论 发表 相关推荐 自动播放 加载中,请稍后... 设为首页© Baidu 使用百度前必读 意见反馈 京ICP证030173号 京公网安备110000020000...
本发明公开了一种基于元模仿学习的机器人演示示教方法,涉及机器学习技术领域,包括步骤:获取机器人演示示教任务集;构造网络结构模型并获得自适应目标损失函数;在元训练阶段,利用算法一学习、优化损失函数及其初始化值和参数;在元测试阶段,利用算法二对专家演示的轨迹进行学习,获得学习策略;将专家演示轨迹作为输入,结合学习...
1、本发明的目的是提供一种基于元模仿学习的多智能体博弈强化学习安全测试方法和系统,针对模型无法获取的问题,提出克隆方法获取影子模型,并对影子模型进行安全测试来挖掘模型中的安全漏洞以对模型进行安全加固,具有低成本、高效率的优势,对保证多智能体强化学习模型安全方面具有极其重要的实践意义。
基于分层强化学习的多智能体博弈策略生成方法 典型基于深度强化学习的多智能体对抗策略生成方法采用"分总"框架,各智能体基于部分可观测信息生成策略并进行决策,缺乏从整体角度生成对抗策略的能力,大大限制了决策能... 畅鑫,李艳斌,刘东辉 - 《无线电工程》 被引量: 0发表: 2024年 面向多智能体强化学习的策略性对抗...