Josh Tenenbaum

収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※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

• 階層的計画のための構成型基盤モデル
  VLA2023/9/1

  言語・視覚・行動の基盤モデルを組み合わせ、長期的な卓上操作タスクを階層的に計画・実行する手法を提案。

• 過去を想像して未来を推論する
  認知モデリング2023/5/1

  動的シーンの静止画から人間が過去と未来の出来事を素早く柔軟に推論する仕組みをモデル化し、モンテカルロ法で人間の直感と相関する推論を少ないサンプルで実現した。

• 逆計画と身体運動学による連続3D空間での人間の意図推論のモデル化
  意図推論2021/12/1

  3D身体座標から目標意図を連続的に推論する計算フレームワークを提案し、ベイズ逆計画と逆身体運動学に基づくモデルを3つのヒューリスティクスと比較した。障害物環境や動作初期ではモデルが優れ、終盤ではヒューリスティクスが精度向上することを示した。

• 残差方策学習：制御と強化学習の融合
  強化学習/制御融合2018/12/1

  既存の制御器の上に残差を強化学習で学習させることで、非微分可能な方策を改善し、複雑なロボット操作タスクの性能を高める手法を提案。

• 物理的問題解決：記号的・幾何学的・動的制約を統合した計画
  物理推論2017/7/1

  ブロックの塔を再構成する課題で、人の手の使い方とその心的シミュレーションを調査し、記号計画・幾何学的求解・物理制約を組み合わせたモデルで高精度に説明した。