Att tillämpa end-to-end-lärande för att lösa komplexa, interaktiva, pixeldrivna styruppgifter på en robot är ett olöst problem. Djup förstärkning Lärande algoritmer är för långsamma för att uppnå prestanda på en riktig robot, men deras potential har demonstrerats i simulerade miljöer. Vi föreslår att man använder progressiva nätverk för att överbrygga verklighetsklyftan och överföra inlärda strategier från simulering till den verkliga världen. Den progressiva nettometoden är en allmän ram som möjliggör återanvändning av allt från visuella funktioner på låg nivå till policyer på hög nivå för överföring till nya uppgifter, vilket möjliggör en kompositionell, men ändå enkel, metod för att bygga komplexa färdigheter. Vi presenterar en tidig demonstration av detta tillvägagångssätt med ett antal experiment inom robotmanipulering som fokuserar på att överbrygga verklighetsklyftan. Till skillnad från andra föreslagna metoder, våra verkliga experiment visar framgångsrik uppgift att lära sig från rå visuell input på en fullt aktiverad robot manipulator. Dessutom, snarare än att förlita sig på modellbaserad bana optimering, är uppgiften lärande utförs med endast djupt förstärka lärande och sparsamma belöningar.
Rusu m.fl. REF införde progressiva neurala nätverk för att anpassa en befintlig politik för djupt förstärkande lärande som utbildats för att nå en uppgift i simulering till den verkliga världen.
Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}