Sammanfattning av denna webbsida: I det här dokumentet introducerar vi Path Integral Networks (PI-Net), en återkommande nätverksrepresentation av Path Integral optimal styralgoritm. Nätverket omfattar både systemdynamik och kostnadsmodeller som används för optimal styrningsbaserad planering. PI-Net är helt olika, lärande både dynamik och kostnadsmodeller end-to-end genom back-propagation och stokastisk lutning nedstigning. På grund av detta kan PI-Net lära sig att planera. PI-Net har flera fördelar: det kan generalisera till osynliga stater tack vare planering, det kan tillämpas på kontinuerliga kontrolluppgifter, och det möjliggör ett brett utbud av utbildningsprogram, inklusive imitation och förstärkning lärande. Preliminära experimentresultat visar att PI-Net, utbildat av imitationslärande, kan härma kontrolldemonstrationer för två simulerade problem; ett linjärt system och en pendel swing-up problem. Vi visar också att PI-Net kan lära sig dynamik och kostnadsmodeller latent i demonstrationerna.
Okada och Aoshima REF föreslog sökväg integrala nätverk, som kodar en optimal kontrollalgoritm för att lära sig kontinuerliga uppgifter.
Path Integral Networks: End-to-End Differentiable Optimal Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}