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CAZSL公司

swMATH ID: 38827
软件作者: 张文宇、斯凯勒·塞托、德维什·K·贾
描述: CAZSL:通过上下文泛化推模型的零炮回归。许多机器人操作任务都需要学习物理世界的精确模型。然而,在操作过程中,机器人需要与未知工件进行交互,因此建立预测模型来推广这些对象是非常必要的。本文研究了深度学习代理的设计问题,深度学习代理可以通过构建上下文软件学习模型来概括其物理世界模型。这些代理的目的是根据交互对象的某些特征,快速适应和/或概括他们在现实世界中的交互物理概念,这些特征为预测模型提供了不同的上下文。基于这一动机,我们提出了上下文软件零镜头学习(CAZSL,发音为casual)模型,这是一种利用暹罗网络架构的方法,嵌入基于上下文变量的空间掩蔽和正则化,使我们能够学习一个可推广到交互对象的不同参数或特征的模型。我们在最近发布的Omnipush数据集上测试了我们提出的学习算法,该数据集允许使用低维数据测试元学习能力。CAZSL代码可在https://www.merl.com/research/license/CAZSL
主页: https://arxiv.org/abs/2003.11696
关键词: 机器学习(cs.LG);机器人(cs.RO);机器学习(stat.ML)
相关软件: 公鸭;MuJoCo公司;Optimica公司;JModelica公司;pyomo.dae型;鳄鱼;墨西哥玉米饼;ACADO公司;数字Py;TensorFlow公司;皮奥莫;CasADi公司;Ipopt公司;ADOL-C公司;蟒蛇;焦炉顶
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