강화학습 논문 정리 11편 : Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models 논문 리뷰 (arXiv 2023)
작성자 : 한양대학원 인공지능융합학과 유승환 박사과정 (CAI LAB) 논문 링크 : https://arxiv.org/abs/2310.12931 Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models Large Language Models (LLMs) have excelled as high-level semantic planners for sequential decision-making tasks. However, harnessing them to learn complex low-level manipulation tasks, such as dexterous pen spinning, remains an open problem. We bridg..
강화학습 논문 정리 10편 : A workflow for Offline Model-Free Robotic Reinforcement Learning 논문 리뷰 (CoRL 2022)
작성자 : 한양대학원 인공지능융합학과 유승환 박사과정 (CAI LAB) 논문 링크 : https://proceedings.mlr.press/v164/kumar22a.html A Workflow for Offline Model-Free Robotic Reinforcement Learning Offline reinforcement learning (RL) enables learning control policies by utilizing only prior experience, without any online interaction. This can allow robots to acquire generalizable skills from ... proceedings.mlr.press 홈페이지 링크 : Off..
[논문리뷰] Deformable object manipulation :: Modeling 파트
Modeling, learning, perception, and control methods for deformable object manipulation 저자 : Hang Yin, Anastasia Varava, Danica Kragic 논문 : https://www.science.org/doi/epdf/10.1126/scirobotics.abd8803 작성 : 이해구 다양한 물체가 단순 강체가 아닌 힘(중력포함)에 따라 쉽게 변할 수 있다. 이런 물체들을 다루는 것은 분명 다양한 어플리케이션에 필요하지만 여러 분야들이 통합되어야지만 잘 될 수 있어 강체를 다루는 것보다 적게 연구되었었다. 다양한 분야가 발전하면서 기존에 제약을 해결할 인사이트를 제공해주고 있다. 논문에서는 변형 가능한 물체에 ..