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
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...
模仿学习,就是要训练智能体从专家数据中学习人类专家策略,进而达到模仿专家行为的目的。 行为克隆(Behavior Cloning)是模仿学习中重要的一类算法,本文将简单介绍 BC 类基础算法以及其变体隐式行为克隆 (Impl…
在此背景下,ruiaijun提出了模仿学习过程。后面四分钟视频介绍的是我提出的模仿学习算法,而不是ruiaijun提出的模仿学习过程。然后花了两分钟介绍日本第五代计算机计划,Ruiaijun在分析第五代计算机计划失败的原因时提到:人工智能系统不能过度依赖逻辑算法,它应该包含各种各样的非逻辑过程。另外,人的推理能力,大部分是后天...
模仿学习 1.1 aloha系列(ACT) alohaGitHub actact-plus-puls Mobile ALOHAGitHub HumanPlusGitHub ALOHA 2aloha-unleashed暂时代码未开源 aloha提出了ACT和CNNMLP两种策略方式。 moblie aloha增加了移动功能;除了ACT与CNNMLP policy还有diffusion, VINN policy,但可能每个场景的数据量比较少,ACT的表现比较好。
对于这个问题最intuitively的解法就是使用我们的需要训练的policy去环境交互,然后采集大量的episode数据,再把这些采集到的数据(state)输入到expert策略中得到expert的action,然后使用监督学习算法来进行拟合,以此来训练我们自己的policy;但是这种使用监督学习方法来根据expert的策略训练我们自己policy难以得到很好的效果,往往随着...
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...
深度学习是一种受到生物学启发的机器学习方法,其目标是通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。它在过去几十年来取得了巨大的进展,并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。 深度学习的核心思想是模仿人脑的神经网络。人脑中的神经元通过连接起来形成庞大的神经网络,用来处理感知、思维和决策...
模仿学习算法是指通过模仿他人的行为,从经验中学习并完成特定任务的算法。与传统的机器学习算法相比,模仿学习算法具有更加高效且快速的学习能力,这使得它在各个领域得到广泛应用。然而,模仿学习算法的鲁棒性与适应性问题也成为了研究中的难点和挑战。 第二章:模仿学习算法概述 模仿学习算法的核心思想是从他人的经验中...