Offline Reinforcement Learning for LLM Multi-Step Reasoning
专题命中 模仿学习与强化学习 :embodied agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
视觉与机器人
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
专题命中 模仿学习与强化学习 :embodied agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
Comments 14 pages, 5 figures, published to AAAI2025
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
Comments This is a preprint for the work submitted to the ICRA 2024 conference
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
Comments Project website: https://residual-assembly.github.io
专题命中 模仿学习与强化学习 :robot policy(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments CoRL 2024
专题命中 模仿学习与强化学习 :world model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted at NeurIPS 2024
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments NeurIPS 2024
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
Comments 11 pages
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
Comments 15 pages,13 figures
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Journal ref Proceedings of the Third Learning on Graphs Conference (LoG 2024), PMLR 269
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.CV
Comments CoRL 2024, Workshop on Lifelong Learning for Home Robots, Munich, Germany
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
Comments The source code for this simulation is available on GitHub: https://github.com/SHAHAB-K93/cancer-and-smart-nanorobot
专题命中 模仿学习与强化学习 :embodied agent(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
Comments 8 pages, 5 figures, 4 tables
Journal ref NeurIPS 2024 Workshop on Open-World Agents
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
Comments Manuscript accepted in ACM Journal on Autonomous Transportation Systems
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Ting-Hsuan Liao, Hsu-Shen Liu, Li-Yuan Tsao, Tzu-Wen Wang, and Shan-Ya Yang contributed equally to this work, names listed in alphabetical order; This work has been submitted to the IEEE for possible publication
Journal ref 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments v1 to v2: - Add a value function in MCTS - Some MCTS hyper-parameters changed - Repetition of experiments: improved accuracy and errors shown. (note the reduction in effect size for the tpt/cat experiment) - Results from a longer training run, including changes in expert strength in training - Comparison to MoHex. v3: clarify independence of ExIt and AG0. v4: see appendix E
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
Comments 31 pages
Journal ref Neural Networks, 176(2024)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
Comments 8 pages, 4 figures, submitted to IEEE RA-L
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
Comments Under review of TCPS
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
Journal ref IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2024
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
Comments Accepted TMLR 2024