研究人员提出一种跨模态模仿学习的算法框架，以得到关于环境的实时反馈。需要了解的是，在模仿学习中，有两个关键的角色，分别为：教师/专家（Teacher）和学生/具身智能体（Student）。在得到环境的状态信息后，先把其输入给大语言模型“教师”，然后“教师”在总结反馈后输出一个更容易学习的目标，让“学生”进行模仿...
传统BC 将模仿学习视作监督学习,用函数拟合从输入 observation 到输出 action 的映射,从而从专家数据中直接提取策略。但是,在某些问题中,如果专家数据不仅包括 observation 到 action 的映射,还为专家行为提供了更丰富的信息,如路径导航、机器人控制或者策略游戏等问题,通过规划、搜索等多步算法,不仅包含了最终要模仿的...
研究人员提出一种跨模态模仿学习的算法框架,以得到关于环境的实时反馈。需要了解的是,在模仿学习中,有两个关键的角色,分别为:教师/专家(Teacher)和学生/具身智能体(Student)。 在得到环境的状态信息后,先把其输入给大语言模型“教师”,然后“教师”在总结反馈后输出一个更容易学习的目标,让“学生”进行模仿。 杨一...
研究人员提出一种跨模态模仿学习的算法框架,以得到关于环境的实时反馈。需要了解的是,在模仿学习中,有两个关键的角色,分别为:教师/专家(Teacher)和学生/具身智能体(Student)。 在得到环境的状态信息后,先把其输入给大语言模型“教师”,然后“教师”在总结反馈后输出一个更容易学习的目标,让“学生”进行模仿。 杨一...
另一方面,他们还打算从优化模仿学习算法的角度,尝试解决数据与环境交互次数过多的问题。实际上,智能体与环境交互的次数和成本息息相关。研究人员希望,在达到相同学习性能的条件下,尽可能地限制与环境交互的次数。 例如,使用元学习的方式,能够让机器人复用与此前训练过的、常识性和通用性的先验知识,来帮助加速完成与之...
研究人员提出一种跨模态模仿学习的算法框架,以得到关于环境的实时反馈。需要了解的是,在模仿学习中,有两个关键的角色,分别为:教师/专家(Teacher)和学生/具身智能体(Student)。 在得到环境的状态信息后,先把其输入给大语言模型“教师”,然后“教师”在总结反馈后输出一个更容易学习的目标,让“学生”进行模仿。
模仿学习算法通过观察和模仿人类或其他智能体的行为来实现任务,具有很强的适应性和鲁棒性。本文将重点探讨模仿学习算法的鲁棒性与适应性,并分析其在现实世界中的应用。 一、模仿学习算法概述 1.1 模仿学习算法基本原理 模仿学习算法是一种基于观察和复制行为的机器学习方法。它通过观察其他智能体(如人类)在特定任务中...
图2: 3D 扩散策略 (DP3) 是一种视觉模仿学习算法,它将 3D 视觉表征与扩散策略结合起来,在72个模拟任务和4个非常具有挑战性的真实世界任务中取得了卓越的效果,并具有优于2D的推理速度和很强的泛化能力。DP3 在多个方面显示出优异的泛...
首先，在机器人领域，模仿学习算法可以帮助机器人从人类专家的示范中学习到复杂的操作技能，如抓取、行走、导航等。通过模仿学习，机器人可以快速掌握这些技能，并在实际环境中进行应用。其次，在自动驾驶领域，模仿学习算法可以使自动驾驶车辆学习到专家驾驶员的驾驶行为，从而提高驾驶安全性和驾驶效率。通过模仿学习，自动...