Jonghyun Choi

Roboter lernen ständig, um sich an neue Aufgaben und Umgebungen anzupassen.

G-NoCL nutzt generative Modelle, um das kontinuierliche Lernen ohne viel beschriftete Daten zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert Deep-Learning-Modelle für unausgeglichene Datensätze.

Earl vorstellen: eine neue Methode für effektives Online-Kontinuierliches Lernen.

Neue Methoden verbessern die Datenentfernungsprozesse in Machine-Learning-Modellen.

Ein neuer Massstab zielt darauf ab, das Training von Robotern in realistischen häuslichen Umgebungen zu verbessern.

Entdecke, wie Roboter Aufgaben mit weniger Beispielen lernen und sich an Befehle anpassen.