模仿学习相关论文
即时策略游戏因与现实环境有着相似决策的环境,可模拟实际问题难点,是绝佳的研究解决现实问题的平台。平台取得的研究成果在经济、......
在强化学习中,智能体不断与环境交互并根据环境给出的评价式反馈信息学习最优控制策略。但是当环境没有提供反馈信息或是反馈信息......
机器人技术中的许多经典问题都有公认的算法解决方案,不需要学习,比如跟踪、同步定位和映射、逆运动学、路径规划和最优控制等。这......
新型电力系统中，源荷双侧的不确定性使得电网潮流波动大幅增加。电力系统安全校正控制能够消除系统潮流越限，保证电网安全运行。然而......
码率自适应（Adaptive Bit-Rate， ABR）算法是提升流媒体服务质量的有效方法。传统的启发式算法基于固定的规则，难以应对多变的网络环境；......
碳纤维增强树脂基复合材料因其优异性能在航空航天、轨道交通、汽车船舶、体育医疗等领域应用广泛。其中二维机织物预浸料（简称织物......
随着全球城市化进程的加速发展,交通安全与拥堵、环境污染等问题日益严重。自动驾驶技术有望解决这些问题,并已成为现代汽车技术的......
随着我国城镇化进程的加快,机动车的数量与日俱增,交通和安全问题也越来越严重。无人驾驶作为人工智能技术的新产物,有望缓解上述......
化工过程控制技术是维持化工生产过程平稳运行、实现经济效益最大化的重要保障。随着化工生产规模的日益扩大、生产方式的复杂化以......
随着汽车保有量和汽车驾驶员数量的逐年增长,交通安全、环境污染、交通拥堵等问题日益凸显,智能汽车为根本性解决上述问题提供了可......
针对机位再分配算法结果难以满足不同操作人员操作习惯的问题，提出一种符合实际业务人员操作习惯的机位再分配推荐算法。首先以航班......
机器人广泛应用于人们的生产生活中,将人们从单调重复性的工作中解放出来,大大提高了生产效率和质量。然而,现阶段的机器人灵巧操......
人机协作结合了人和机器人的优势,可以提高生产效率和质量。实际生产任务通常为多工序任务,而目前人机协作的研究大多针对单一工序......
全球气候变化对人类生产生活的不利影响越来越突出,已经成为人类社会共同面临的最严峻挑战之一。为应对全球气候变化,我国提出在20......
主动跟踪系统能够主动地、有目的地调整相机参数实现目标跟踪,在大范围智能监控、大尺度移动目标跟踪领域应用广泛,如何获得目标参......
在软件定义数据中心网络中,存在混合流传输的情况。没有截止期限需求的、占用带宽流量多的大象流和具有严格截止期限的、时延敏感......
模仿学习研究智能体如何通过对给定专家示范进行模仿以学得专家策略的学习问题,近年来受到越来越多的关注。现有的模仿学习方法难......
尽管现在的强化学习技术比较成熟,但是由于训练过程无任何先验知识,随着任务复杂度提高,训练时间也随之增长,这就限制了强化学习技......
强化学习作为人工智能领域的新星,成功地解决了序列决策问题。它与机器人结合,有利于非结构化环境的操作任务。随着实际任务的复杂......
推荐系统出身于互联网时代,用于解决大规模信息爆发问题,可以有效帮助人们在数字大海中寻找需要的信息或商品。目前,互联网公司大......
作为机器人技能学习中的一个重要分支,模仿学习近年来在机器人系统中得到了广泛的应用.模仿学习能够将人类的技能以一种相对直接的......
随着近年来机器人应用领域的飞速拓展,通过观察人类示教过程自动掌握新任务的方法成为机器人领域的又一个研究热点。总体而言,该领......
交通工具智能化是社会发展和科技发展的必然趋势,智能驾驶车辆的研究和普及能够极大地缓解因传统机动车辆数量急剧上升带来的一系......
无人机在近些年得到了越来越广泛的应用。由于无人机及搭载的设备往往造价昂贵,若在飞行中出现意外,不仅会严重损坏无人机和搭载设......
强化学习是机器学习领域重要的研究之一,在移动机器人导航技术方面有许多应用。但是当前强化学习算法都有收敛速度慢,环境适应能力......
随着人工智能技术的快速发展以及智能汽车应用需求的日益增长,车辆智能驾驶技术已成为当前的研究热点。智能驾驶关键技术包括环境......
针对服务机器人自主操作任务和人机交互任务,示范学习（Learning by Demonstration,Lb D）是一种通过模仿给定专家演示数据学习得到操......
人类在成长过程中,可以通过感知、模仿、学习来获取操作的技能。而随着人工智能、计算机视觉技术的发展,人们也开始考虑机器人能否......
航班的舱位管理是航空公司收益管理中的核心环节,在航班的售卖期间,航线管理员根据旅客市场环境状态动态完成收放舱操作,其最终目......
针对人-机器人协作搬运,现有的控制策略难以同时保证搬运过程的柔顺性和搬运终点位置的精确性,而且对不同搬运任务适应性不够.基于......
李永波刚进入少年羽毛球队的时候，只是一个毫不起眼的无名小卒。在来到羽毛球队很长一段时间之后，这个略带羞涩的少年很少说话，每天只......
模仿是人与动物技能学习的一种方法,将模仿学习机制赋予机器人系统,使其具有类似人的运动技能学习行为,快速地实现复杂运动技能的......
近几年来随着机器人产业的发展，越来越多的机器人从实验室和工厂中走入人们的生活中。人与机器人越来越多的接触对机器人提出了新的......
复杂网络链路预测的目的就是要找出网络中缺失或者潜在的联系,在推荐系统、犯罪预测、群体行为发现以及网络安全领域有着广泛的应......
随着机器人技术持续不断的发展,人机交互作为机器人技术的一个分支,也得到了很大的发展,并且与航天航空、医疗教育和服务等领域的......
目前,自动驾驶已经成为车辆工程领域的研究热点并引领着未来的产业化方向,其中高可靠性的智能化决策控制是相关技术领域的关键所在......
由于深度学习在人工智能领域的流行,神经网络模型已被广泛应用于强化学习、模仿学习或元学习问题中。在这些机器学习问题中,策略通......
机械臂在工业生产中有着广泛应用。绝大部分抓取算法都依赖于手眼标定结果,物体模型特征等先验知识,且只能针对特定种类物体的抓取......
强化学习是智能决策领域中的重要研究方向。智能体能够通过试错学习的方式学会如何执行一项任务。结合上神经网络的后,这项技术在......
强化学习方法已经在许多领域中取得了巨大的成功。在强化学习中,智能体需要不断的与环境进行交互,从环境中获得评价式反馈,以此来......
随着机器人行业创造的巨大经济价值,各国的战略发展目标中都有机器人领域的一席之地。机器人技术的飞速发展,特别是在人工智能领域......
随着人工智能时代的到来,机器人及人工智能技术已经成为当前研究的热点,如何使机器更加智能化、自主化已经成为了当前研究的一个重......
随着硬件计算能力特别是大规模分布式并行计算的飞速发展,机器学习领域得到了长足的发展。在训练数据足够充分的前提下,机器学习算......
