En viktig utmaning i komplex visuomotorkontroll är att lära sig abstrakta representationer som är effektiva för att ange mål, planering och generalisering. I detta syfte inför vi universella planeringsnätverk (UPN). UPNs bäddar in differentierad planering inom en målinriktad politik. Denna planeringsberäkning rullar fram en modell i ett latent utrymme och resulterar i en optimal handlingsplan genom gradient nedstigningsbana optimering. Den plan-för-gradient-descent processen och dess underliggande representationer är lärt end-to-end för att direkt optimera en övervakad imitation lärande mål. Vi finner att de inlärda representationerna inte bara är effektiva för målinriktad visuell imitation via gradientbaserad banoptimering, utan också kan ge ett mått för att ange mål med hjälp av bilder. De inlärda representationerna kan utnyttjas för att specificera distansbaserade belöningar för att nå nya målstater för modellfritt förstärkande lärande, vilket resulterar i betydligt effektivare lärande när nya uppgifter som beskrivs via bildbaserade mål ska lösas. Vi lyckades åstadkomma en lyckad överföring av visuomotoriska planeringsstrategier mellan robotar med betydligt olika morfologier och aktiveringsmöjligheter.
REF visar hur man bäddar in differentierad planering (orullerad lutning nedstigning över åtgärder) inom en målinriktad policy.
Universal Planning Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}