ترجمه فارسی مقاله RoboKoop: نمایش های شرطی کنترل کارآمد از ورودی بصری در رباتیک با استفاده از اپراتور Koopman

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی RoboKoop: Efficient Control Conditioned Representations from Visual Input in Robotics using Koopman Operator
عنوان مقاله به فارسی RoboKoop: نمایش های شرطی کنترل کارآمد از ورودی بصری در رباتیک با استفاده از اپراتور Koopman
نویسندگان Hemant Kumawat, Biswadeep Chakraborty, Saibal Mukhopadhyay
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 26
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Robotics,Machine Learning,Systems and Control,رباتیک , یادگیری ماشین , سیستم و کنترل ,
توضیحات Submitted 4 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Accepted to the $8^{th}$ Conference on Robot Learning (CoRL 2024)
توضیحات به فارسی ارسال شده در 4 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: پذیرفته شده به کنفرانس 8 $ {$ $ $ یادگیری ربات (CORL 2024)
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Developing agents that can perform complex control tasks from high-dimensional observations is a core ability of autonomous agents that requires underlying robust task control policies and adapting the underlying visual representations to the task. Most existing policies need a lot of training samples and treat this problem from the lens of two-stage learning with a controller learned on top of pre-trained vision models. We approach this problem from the lens of Koopman theory and learn visual representations from robotic agents conditioned on specific downstream tasks in the context of learning stabilizing control for the agent. We introduce a Contrastive Spectral Koopman Embedding network that allows us to learn efficient linearized visual representations from the agent's visual data in a high dimensional latent space and utilizes reinforcement learning to perform off-policy control on top of the extracted representations with a linear controller. Our method enhances stability and control in gradient dynamics over time, significantly outperforming existing approaches by improving efficiency and accuracy in learning task policies over extended horizons.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

عوامل در حال توسعه که می توانند وظایف کنترل پیچیده ای را از مشاهدات با ابعاد بالا انجام دهند ، توانایی اصلی عوامل خودمختار است که نیاز به سیاست های کنترل کار قوی و سازگاری بازنمایی های بصری اساسی با کار دارد.بیشتر سیاستهای موجود به نمونه های آموزش زیادی نیاز دارند و این مشکل را از لنزهای یادگیری دو مرحله ای با یک کنترلر که در بالای مدلهای دید از قبل آموزش دیده است ، درمان می کنند.ما به این مشکل از لنزهای تئوری کوپمن نزدیک می شویم و بازنمودهای بصری را از عوامل روباتیک که در مورد وظایف پایین دست خاص در زمینه یادگیری تثبیت کننده کنترل برای عامل قرار دارند ، می آموزیم.ما یک شبکه تعبیه کننده طیفی کوپمن متضاد را معرفی می کنیم که به ما امکان می دهد نمایش های بصری خطی کارآمد را از داده های بصری عامل در یک فضای نهفته ابعاد بالا بیاموزیم و از یادگیری تقویت کننده برای انجام کنترل خارج از سیاست در بالای بازنمایی های استخراج شده با یک کنترلر خطی استفاده می کنیم.روش ما ثبات و کنترل در پویایی شیب را با گذشت زمان افزایش می دهد ، با بهبود کارآیی و صحت در یادگیری سیاست های کار بر روی افق های طولانی ، به طور قابل توجهی از رویکردهای موجود بهتر عمل می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.