强化学习
扩散模型如何构建新一代决策智能体?超越自回归,同时生成长序列规划轨迹
设想一下,当你站在房间内,准备向门口走去,你是通过自回归的方式逐步规划路径吗?实际上,你的路径是一次性整体生成的。近期的研究表明,采用扩散模型的规划模块能够同时生成长序列的轨迹规划,这更加符合人类的决策模式。此外,扩散模型在策略表征和数据合成方面也能为现有的决策智能算法提供更优的选择。来自上海交通大学的团队撰写的综述论文《Diffusion Models for Reinforcement Learning: A Survey》梳理了扩散模型在强化学习相关领域的应用。综述指出现有强化学习算法面临长序列规划误差累积、
3/11/2024 11:46:00 AM
机器之心
20分钟学会装配电路板!开源SERL框架精密操控成功率100%,速度三倍于人类
现在,机器人学会工厂精密操控任务了。近年来,机器人强化学习技术领域取得显著的进展,例如四足行走,抓取,灵巧操控等,但大多数局限于实验室展示阶段。将机器人强化学习技术广泛应用到实际生产环境仍面临众多挑战,这在一定程度上限制了其在真实场景的应用范围。强化学习技术在实际应用的过程中,任需克服包括奖励机制设定、环境重置、样本效率提升及动作安全性保障等多重复杂的问题。业内专家强调,解决强化学习技术实际落地的诸多难题,与算法本身的持续创新同等重要。面对这一挑战,来自加州大学伯克利、斯坦福大学、华盛顿大学以及谷歌的学者们共同开发
2/21/2024 2:40:00 PM
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