Neuste Artikel für Imitationslernen

Ein neuer Ansatz für Imitationslernen, der die Leistung mit begrenzten Daten verbessert.

Roboter lernen Klavier zu spielen mit einem neuen Datensatz von über einer Million Bewegungen.

Roboter lernen Aufgaben schneller durch kontextuelles Imitationslernen.

Forschung zeigt, dass Roboter das Lernen mit Bewegungsmustern aus vorherigen Aufgaben verbessern können.

Die Schnittstelle von menschlichem Feedback und Multi-Agenten-Systemen erkunden, um bessere Zusammenarbeit zu ermöglichen.

Die Kombination aus Verhaltensklonierung und PPO verbessert die Trajektorienplanung für selbstfahrende Autos.

Dieser Artikel behandelt die Integration von VR und molekularer Dynamik für Fortschritte in der Forschung.

Ein Blick darauf, wie IRL die Leistung und Vielfalt von Sprachmodellen verbessert.

Eine neue Methode verringert den Datenbedarf für das Training von Robotern mit visuellen Demonstrationen.

Ein kostengünstiges Framework ermöglicht es Robotern, Aufgaben durch das Beobachten von Menschen zu lernen.

Ein neuer Controller passt sich mühelos an verschiedene Quadrocopter und Bedingungen an.

Forschung zeigt verbesserte Techniken für die Pfadsuche mit mehreren Agenten in gemeinsamen Räumen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Sicherheit von selbstfahrenden Autos durch kontrafaktische Beispiele.

Eine neue Methode hilft Robotern, Teamarbeit durch menschliche Unterstützung zu lernen.

GravMAD hilft Robotern, Aufgaben in 3D-Räumen durch Teilziele zu lernen.

Untersuchung der Auswirkungen von vielfältigen Trainingsdaten auf die Bewegungen von humanoiden Robotern.

Ein Blick darauf, wie Roboter lernen und welche Hürden sie überwinden müssen.

Forscher nehmen die Herausforderungen an, selbstfahrenden Autos das Fahren durch Nachahmung und Lernen beizubringen.

Forscher trainieren autonome Boote, um mit Expertenmethoden zu andocken.

Ein neuer Ansatz verbessert die Bewegungsfähigkeiten und Anpassungsfähigkeit von vierbeinigen Robotern.

Ein Blick darauf, wie BMPs die Roboterbewegung für verschiedene Aufgaben verbessern.

Forschung verbessert die Effizienz von Drohnen und die Entscheidungsfindung mit neuromorphen Systemen.

Forscher entwickeln Roboter, die mit alltäglichen Aufgaben richtig gut klarkommen.

Neue Techniken helfen Robotern, sich während Aufgaben an verschiedene Lichtverhältnisse anzupassen.

Eine neue Methode verbessert das Lernen und die Anpassungsfähigkeit von Robotern.

Robotertechnik entwickelt sich weiter, um bei alltäglichen Haushaltsaufgaben zu helfen.

Entdecke, wie policy-agnostisches Verstärkungslernen die Maschinenentscheidungen verändert.

Neue Methoden verbessern das Lernen von Robotern, indem sie eine stabile Leistung in sich ändernden Umgebungen gewährleisten.