Vi introducerar en metod för att lära dynamiken i komplexa icke-linjära system baserade på djupa generativa modeller över temporal segment av tillstånd och åtgärder. Till skillnad från dynamiska modeller som fungerar över enskilda diskreta tidssteg, lär vi oss fördelningen över framtida statsbanor beroende på tidigare tillstånd, tidigare åtgärder, och planerade framtida handlingsbanor, samt en latent tidigare över handlingsbanor. Vårt tillvägagångssätt är baserat på konvolutionella autoregressiva modeller och variations autoenkodrar. Det gör stabila och exakta förutsägelser över långa horisonter för komplexa, stokastiska system, effektivt uttrycka osäkerhet och modellera effekterna av kollisioner, sensoriskt buller, och åtgärder förseningar. Den inlärda dynamiken modell och åtgärd före kan användas för end-to-end, helt differentiable bana optimering och modellbaserad policyoptimering, som vi använder för att utvärdera prestanda och proveffektivitet av vår metod.
Mishra m.fl. REF införde djupa generativa modeller baserade på konvolutionella autoregressiva modeller och variations autoenkodrar [28] och använde dem för gradientbaserad optimering av banan och policyoptimering.
Prediction and Control with Temporal Segment Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}