العودة إلى Glossary
ACT (تقطيع العمل مع Transformers)
ACT هي خوارزمية تعلم بالمحاكاة قدمها Tony Zhao وآخرون (2023) تدرب سياسة قائمة على transformer للتنبؤ بقطعة ذات طول ثابت من الإجراءات المستقبلية بدلاً من إجراء واحد في كل خطوة زمنية. بالتنبؤ بتسلسلات الإجراءات دفعة واحدة، تقلل ACT من الخطأ المركب النموذجي للاستنساخ السلوكي خطوة بخطوة وتنتج حركة متسقة زمنياً. تقوم البنية بترميز الملاحظات RGB والحالة الملكية من خلال مشفر بأسلوب CVAE وفك تشفير قطع الإجراءات باستخدام transformer. تم عرض ACT على منصة ALOHA ثنائية الذراع، محققة أداء قوية على مهام مثل فتح الحقيبة ونقل البيض. انظر أيضاً: تقطيع العمل (الغوص العميق). شاهد هذا عملياً: تقييماتنا في العالم الحقيقي →