Logan Engstrom

収録論文 3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

• DataMIL: データモデルによるロボット模倣学習のためのデータ選択
  模倣学習2025/5/1

  ロボット模倣学習において、ポリシー自体を活用してタスク成功率を直接最適化するデータ選択フレームワークを提案し、シミュレーションと実世界の60以上のタスクで有効性を示した。

• 実装の違いが深層方策勾配法に与える影響：PPOとTRPOのケーススタディ
  強化学習2020/5/1

  PPOとTRPOを比較し、実装上の細かな最適化が性能差の大部分を生み、RL手法の挙動を根本的に変えることを示した研究。

• 深層方策勾配法の実態を徹底検証
  強化学習2018/11/1

  深層方策勾配アルゴリズムの挙動を、勾配推定・価値予測・最適化景観の観点から詳細に分析し、理論的枠組みと実際の挙動が大きく乖離していることを示した研究。