Steven Lin

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

• ゴール条件付き方策を用いた計画立案
  計画立案2019/11/1

  強化学習で学習したゴール条件付き方策を計画に組み込み、潜在変数モデルで状態を抽象化することで、画像ベースのロボットナビゲーションやマニピュレーションの多段階タスクを効率的に解く手法を提案した。

• Skew-Fit: 状態被覆を最大化する自己教師あり強化学習
  自己教師あり強化学習2019/3/1

  目標到達ポリシーのための探索目的を定式化し、目標分布のエントロピー最大化により状態被覆を高めるSkew-Fitを提案。実ロボットがピクセル入力のみからドア開けを報酬設計なしで学習できることを示した。

• 想像上のゴールを用いた視覚強化学習
  視覚強化学習2018/7/1

  教師なし表現学習とゴール条件付き強化学習を組み合わせ、エージェントが自らゴールを想像して練習することで、生の画像入力から汎用的なスキルを獲得する手法を提案した論文。