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强化学习
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通过推断智能体形态来学习可转移策略
2023-08-14 16:01:06
StoryBench: 一个多方面的连续故事可视化基准测试。
2023-08-24 00:25:22
深入探究单目三维物体跟踪的运动感知匹配技术
2023-08-24 00:16:12
GRIP: 利用潜在一致性和空间线索生成交互姿势
2023-08-24 00:06:12
基于分层变形的少样本物理感知关节网格生成
2023-08-23 09:31:08
从人类视频中构建结构化世界模型
2023-08-23 09:24:20
CamP: 神经辐射场的相机预处理
2023-08-23 09:23:03
自适应阈值启发式算法用于KPI异常检测
2023-08-23 09:18:22
大型语言模型在电信行业的即将到来的影响
2023-08-18 01:19:04
共享用户嵌入的跨属性矩阵分解模型
2023-08-18 01:17:02
魔鬼在于错误:利用大型语言模型进行细粒度机器翻译评估
2023-08-18 01:15:37
Messages
Henry G.
3 minutes ago
StoryBench: 一个多方面的连续故事可视化基准测试。
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通过推断智能体形态来学习可转移策略
Brandon Trabucco
强化学习的典型方法包括对每种新形态从零开始为特定智能体量身定制的训练策略。近期研究在具有类似任务目标的多个智能体上训练的形态不可知策略是否可以在无需再训练的情况下转移到具有未知形态的新智能体上,从而消除策略再训练。其需要以前的方法使用手工设计的新试剂形态描述。...
论文地址:
https://arxiv.org/pdf/2206.12279.pdf
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