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ACT（Action Chunking with Transformers）
Tony Zhao他（2023）によって導入された模倣学習アルゴリズム。Transformerベースのポリシーを訓練して、各タイムステップで単一のアクションではなく、固定長の将来アクションチャンクを予測する。アクション列を一度に予測することで、段階的な動作クローン作成に典型的な誤差の累積を削減し、時間的に一貫した動作を生成する。アーキテクチャはRGB観測と固有感覚状態をCVAEスタイルのエンコーダで符号化し、Transformerを使用してアクションチャンクをデコードする。ACTはALOHAバイマニュアルプラットフォーム上で実証され、バッグを開ける、卵を移動するなどのタスクで強い性能を達成した。参照：Action Chunking（深掘り）。 実践例：当社の実世界評価 →