Sammanfattning av denna webbsida: Precis som människor bör robotar ha förmågan att dra nytta av kunskap från tidigare inlärda uppgifter för att snabbt kunna lära sig nya uppgifter i nya och obekanta miljöer. Trots detta har de flesta robotlärande strategier fokuserat på att lära sig en enda uppgift, från grunden, med en begränsad uppfattning om generalisering, och inget sätt att utnyttja kunskapen för att lära sig andra uppgifter mer effektivt. En möjlig lösning är meta-lärande, men många av de relaterade tillvägagångssätten är begränsade i deras förmåga att skala till ett stort antal uppgifter och att lära sig ytterligare uppgifter utan att glömma tidigare inlärda. Med detta i åtanke, introducerar vi Task-Embended Control Networks, som använder idéer från metrisk inlärning för att skapa en uppgift inbäddning som kan användas av en robot för att lära sig nya uppgifter från en eller flera demonstrationer. Inom området visuellt styrd manipulation presenterar vi simuleringsresultat där vi överträffar prestandan hos en toppmodern metod när vi använder endast visuell information från varje demonstration. Dessutom visar vi att vårt tillvägagångssätt också kan användas i samband med domän randomisering för att träna vår få-shot inlärningsförmåga i simulering och sedan användas i den verkliga världen utan någon ytterligare utbildning. När roboten är utplacerad kan den lära sig nya uppgifter från en enda verklig demonstration.
Uppgiftsinbäddat utrymme användes för en ny liknande uppgift med ett par skott lärande ramverk REF.
Task-Embedded Control Networks for Few-Shot Imitation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}