Sammanfattning av denna webbsida: För att en robot ska vara en generalist som kan utföra ett brett spektrum av jobb måste den snabbt och effektivt kunna skaffa sig en mängd olika färdigheter i komplexa ostrukturerade miljöer. Högkapacitetsmodeller som djupa neurala nätverk kan göra det möjligt för en robot att representera komplexa färdigheter, men att lära sig varje skicklighet från grunden blir då ogenomförbart. I detta arbete presenterar vi en meta-imiterings inlärningsmetod som gör det möjligt för en robot att lära sig mer effektivt, så att den kan tillägna sig nya färdigheter från bara en demonstration. Till skillnad från tidigare metoder för en-shot imitation, vår metod kan skala till rå pixel ingångar och kräver data från betydligt färre tidigare uppgifter för effektiv inlärning av nya färdigheter. Våra experiment på både simulerade och riktiga robotplattformar visar förmågan att lära sig nya uppgifter, end-to-end, från en enda visuell demonstration.
Ett skott inlärningsmetoder REF har också använts för att dra slutsatsen uppgiften direkt från en enda demonstration med hjälp av policyer inlärda för relaterade uppgifter.
One-Shot Visual Imitation Learning via Meta-Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}