Rob Fergus

収録論文 4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

• PaintBench: 精密な視覚編集の決定的評価
  視覚編集2026/5/29

  PaintBenchは、幾何変換や構造操作など20種類の精密な視覚編集操作を評価するベンチマークで、手続き生成とピクセル単位の評価によりバイアスを排除し、既存モデルの性能が低いことを示した。

• NetHackはハックするのが難しい
  強化学習2023/5/30

  NetHackにおけるニューラル方策学習の性能ギャップを分析し、大規模なデモデータセットを構築して、行動階層やニューラルアーキテクチャ、強化学習と模倣学習の統合を検討した結果、最先端のニューラルエージェントを開発したが、記号エージェントやトップ人間プレイヤーには及ばないことを示した。

• 視覚連続制御を極める：改良データ拡張強化学習
  視覚強化学習2021/7/20

  データ拡張を用いたモデルフリー強化学習DrQを改良し、ピクセル観測からヒューマノイド歩行を含む複雑な連続制御タスクを単一GPUで効率的に学習できるDrQ-v2を提案した論文。

• 画像からのモデルフリー強化学習におけるサンプル効率の改善
  強化学習2019/10/1

  画像入力の強化学習で、再構成損失による表現学習が不安定になる原因をVAEに特定し、安定化手法を提案してMuJoCoタスクで最先端性能と観測ノイズへの頑健性を実現した。