Articoli più recenti per Apprendimento per imitazione

Introducendo un metodo innovativo per migliorare l'addestramento e la sicurezza dei robot.

Un nuovo metodo accelera la ricerca di oggetti preziosi in grandi dataset.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento tramite dimostrazioni di esperti unendo modelli di diffusione con GAIL.

L'apprendimento per imitazione aiuta i robot a muoversi meglio in ambienti affollati.

Il sistema Tilde rivoluziona la destrezza robotica grazie a un controllo intuitivo e un apprendimento efficace.

CCIL offre un nuovo approccio per migliorare l'apprendimento dei robot tramite etichette correttive.

Uno studio su come allineare gli agenti nei giochi 3D per migliorare il comportamento.

Un nuovo metodo migliora il machine learning adattandosi a scenari in tempo reale.

Un sistema basato su transformer migliora il modo in cui i robot imparano più compiti.

I robot imparano ad adattarsi tramite tecniche di visione e imitazione, migliorando l'usabilità.

Un nuovo metodo permette agli agenti di imparare in modo efficace dalle osservazioni senza dati di azione diretta.

Un metodo per migliorare la navigazione dei robot dalla simulazione agli ambienti reali.

Nuovi metodi migliorano la navigazione dei droni e la sicurezza in ambienti complessi.

Un nuovo metodo aiuta gli agenti a imparare dagli esperti anche se mancano informazioni.

Questo metodo migliora l'addestramento degli agenti usando meno dati di esperti attraverso l'esplorazione e le firme di percorso.

I robot stanno sendo addestrati per migliorare l'accuratezza dell'esame ecografico DVT.

Un nuovo metodo per il controllo delle pompe di calore riduce i costi e migliora l'efficienza energetica.

Un nuovo metodo migliora il processo decisionale degli agenti con dati limitati.

Esplorare l'impatto del pre-addestramento DINO sulle prestazioni e sull'adattabilità dei veicoli autonomi.

WayEx aiuta i robot a imparare i compiti in modo efficiente con meno dimostrazioni.

Un sistema di teleoperazione a basso costo migliora l'apprendimento del robot attraverso dimostrazioni umane.

Esaminando i progressi nell'apprendimento dei robot per sistemi multi-robot.

NAVINACT mescola pianificazione del movimento e apprendimento per compiti robotici efficienti.

Come i robot imparano a muoversi tra le persone in modo efficace.

Esplorare tecniche per migliorare il coordinamento delle mani dei robot e l'efficienza nei compiti.

L'EyeSight Hand imita la destrezza umana con una tecnologia avanzata di rilevamento del tocco.

Un nuovo modo di affrontare l'apprendimento per imitazione che migliora le prestazioni con dati limitati.

I robot imparano a suonare il pianoforte usando un nuovo dataset di oltre un milione di movimenti.

I robot imparano i compiti più in fretta attraverso l'apprendimento per imitazione nel contesto.

La ricerca dimostra che i robot possono migliorare l'apprendimento usando i modelli di movimento da compiti precedenti.

Esplorare l'incrocio tra feedback umano e sistemi multi-agente per una collaborazione migliore.

Combinare il Clonazione Comportamentale e il PPO migliora la pianificazione delle traiettorie per le auto a guida autonoma.

Questo articolo parla dell'integrazione della VR e della dinamica molecolare per i progressi nella ricerca.

Uno sguardo a come IRL migliora le performance e la diversità dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo riduce il fabbisogno di dati per addestrare i robot con dimostrazioni visive.

Un framework a basso costo permette ai robot di imparare compiti osservando gli umani.

Un nuovo controller si adatta senza sforzo a diversi quadricotteri e condizioni.

La ricerca mostra tecniche migliori per la ricerca di percorsi con più agenti in spazi condivisi.

Un nuovo approccio migliora la sicurezza delle auto a guida autonoma attraverso esempi controfattuali.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare a lavorare in squadra grazie al supporto degli esseri umani.