ポリシー学習arXiv:2012.06224
構造化ポリシー表現：任意条件付き動的システムに安定性を課す
Structured Policy Representation: Imposing Stability in arbitrarily conditioned dynamic systems
任意のコンテキスト状態で条件付けでき、大域的に安定な深層ニューラルネットワークベースの動的システムを提案し、構造化ロボットポリシーとして利用する手法を示した。
著者: Julen Urain, Davide Tateo, Tianyu Ren, Jan Peters
分類: cs.RO, cs.LG
原文アブストラクト
We present a new family of deep neural network-based dynamic systems. The presented dynamics are globally stable and can be conditioned with an arbitrary context state. We show how these dynamics can be used as structured robot policies. Global stability is one of the most important and straightforward inductive biases as it allows us to impose reasonable behaviors outside the region of the demonstrations.
