Adrian Weller
University of Cambridge
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
世界モデルロボット計画視覚強化学習方策最適化
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- EMPIRIC: ロボットプランニングのための実験駆動型残差世界モデル学習世界モデル2026/9/28
物理エンジンに不足するメカニズムをコードとして学習し、ベイズ推論でパラメータを推定する残差世界モデルを提案。シミュレーションと実機でタスク解決性能を向上。
- ExoPredicator: ロボット計画のための動的環境の抽象モデル学習ロボット計画2025/9/1
ロボットの行動だけでなく外部プロセスも同時に進行する動的環境において、記号状態表現と因果プロセスを同時に学習し、長期計画を可能にするフレームワークを提案。
- VisualPredicator：ロボット計画のための神経記号的述語を用いた抽象世界モデルの学習ロボット計画2024/10/1
記号と神経の知識表現を組み合わせた一階述語言語を提案し、述語をオンラインで発明しながら抽象世界モデルを学習する手法を開発。五つのロボットシミュレーション領域で階層強化学習や視覚言語モデル計画より優れたサンプル効率と分布外汎化、解釈性を示した。
- 効率的注意機構で視覚強化学習を高解像度化する視覚強化学習2021/2/1
効率的な注意アルゴリズムを強化学習に導入し、注意ボトルネック型の視覚エージェントを高解像度入力や小さなパッチ（画素単位）までスケール可能にし、汎化性能を向上させた。
- 構造化直交行列によるコンパクト方策のスケーラブルな進化最適化方策最適化2018/4/1
構造化ランダム直交行列を用いた勾配近似によるブラックボックス最適化手法を提案し、少ないパラメータでロボティクス課題を効率的に解けるコンパクト方策を学習できることを示した。
