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拡散政策
拡散政策: 拡散を条件に否定するロボット行動 コロンビア. 前回の方法より46.9% オープンソース
[←モデル]
条件付きのデノイズ拡散による視覚運動政策学習 コロンビア大学
概要
拡散政策は,条件付きのデノイズ分散プロセスとしてロボット行動を表しています.マルチモダルのアクション分布,高次元アクションスペースを処理し,強いトレーニング安定性を示しています. 15 つの操作作業で以前の方法よりも平均46.9% の改善.
建築
- 横向制御
- 視覚的コンディショニング
- タイムシリーズ拡散トランスフォーマー
- 年間
公式リンク
- diffusion-policy.cs.columbia.edu
プロジェクトサイト - [github.com/columbia-ai-robotics/diffusion_policy]
引用
IJRR2024 プロジェクトサイトをご覧ください.
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