论文全称:Off-Policy Deep Reinforcement Learning Without Exploration (Scott Fujimoto, David Meger, Doina Precup) 原文传送门https://arxiv.org/pdf/1812.02900简介本文其实不算是一… Eric Liu Model-based 3:Model-Based Reinforcement Learning via Meta-Policy Optimization(ME-MPO) 山禾一梦发表于Model... 基...
根据论文摘要,作者在四个不同的机器人操纵基准的12项任务中对Diffusion Policy进行基准测试,发现它在性能上优于现有的最先进机器人学习方法,平均改进了46.9%。丰田机器人研究院(TRI,oyota Robotics Institution)作为这篇论文的赞助商,也对Diffusion Policy给予了很高的评价:基于扩散策略的突破性生成式人工智能方法,可以快...
Diffusion Policy 是哥伦比亚大学宋舒然团队和 MIT 教授 Russ Tedrake 带领的丰田机器人研究院共同创作。该论文于 2023 年 3 月上传至 ArXiv,截止 2024 年 3 月已更新了 5 版。 1、在具身智能领域,机器人操作的执行(action)是木桶最短的板,而 Diffusion Policy 的核心价值在于改善了具身控制面对的多模态分布、...
清华大学智能驾驶课题组(iDLab)在 NeurIPS 2024 发表的最新研究成果《Diffusion Actor-Critic with Entropy Regulator》。该算法创新性地将扩散模型的反向过程作为策略函数,使在线强化学习算法能够产生多模态动作分布。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.15177 代码链接:https://github.com/happy-yan/DACER-Diffusion...
025 (2024-06-3) ManiCM Real-time 3D Diffusion Policy via Consistency Model for Robotic Manipulation https://arxiv.org/pdf/2406.01586.pdf 026 (2024-06-3) Unlocking Guidance for Discrete State-Space Diffusion and Flow Models https://arxiv.org/pdf/2406.01572.pdf ...
Diffusion Policy系列文章笔记 齐思用户 Invalid Date 写了一条评论 -扩散模型是机器学习的一个关键领域,主要关注学习变换以最大化证据下界(ELBO)。 -它们通过迭代细化图像来操作,类似于逆转随机梯度下降。 -扩散模型中的引导组件基于文本提示改变样本空间。 -这些模型并不局限于从无到有的一步图像创建。 -去噪扩散...
858 0 04:40 App 扩散模型论文概述(四):技术沿革 371 0 00:29 App 结合lerobot,gello的diffusion policy 扩散模型的复现 2.1万 65 01:19:22 App 借助DeepSeek R1进行模型蒸馏,模型蒸馏入门实战!从零训练DeepSeek R1 Distill模型|模型蒸馏技术实战 1469 12 06:39:32 App 从Transformer到“扩散模型”Diffu...
【LeRobot】中文字幕|Diffusion Policy: LeRobot Research Presentation 2 by Cheng Chi 7837播放 Diffusion Model in Robotics 3783播放 【论文精讲】精讲Diffusion Policy扩散策略:基于扩散模型的机器人动作生成策略 2082播放 【讨论班】生成式扩散模型综述
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002 (2023-10-30) Upgrading VAE Training With Unlimited Data Plans Provided by Diffusion Models https://arxiv.org/pdf/2310.19653.pdf 003 (2023-10-30) Seeing Through the Conversation Audio-Visual Speech Separation based on Diffusion Model