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对比的模仿学习语言指导多...
摘要：开发能够执行各种操纵任务的机器人，在自然语言指示和复杂的现实世界环境的视觉观察的指导下仍然是机器人技术的重大挑战。这样的机器人代理需要了解语言命令并区分不同任务的要求。在这项工作中，我们提出σ-代理，这是一种用于多任务机器人操作的端到端模仿学习代理。σ-代理结合了共同的模仿学习（对比IL）模块，以增强视觉语言和电流未来表示。引入了用于汇总代表性语义信息的有效，有效的多视图询问变压器（MVQ形式）。σ-代理在18个rlbench任务中的不同设置下显示出对最新方法的显着改善，平均超过RVT [1]。2％和5。分别在10和100个示范培训中9％。σ-代理在5个现实世界中的单个掌握任务中也通过单个策略实现了62％的成功率。
模仿学习模拟空战行为
本报告总结了使用模仿学习技术优化空战行为模型的工作。这些行为模型表示为控制计算机生成部队的行为转换网络 (BTN)，由下一代威胁系统 (NGTS) 模拟，NGTS 是一种主要针对空中领域的军事模拟应用程序。遗传算法增强拓扑神经进化 (NEAT) 的改编版本优化了 BTN，使其行为类似于飞行员行为的演示。与大多数 ML 方法一样，NEAT 需要多次连续的行为模拟才能产生令人满意的解决方案。NGTS 不是为 ML 目的而设计的，因此围绕 NGTS 开发了一个系统，该系统自动处理模拟和数据管理并控制优化过程。
模仿缺陷的神经建模 - 信息科学
简介。失用症通常被定义为无法进行自主运动，且无法用基本运动、感觉或认知缺陷（不是由虚弱、共济失调、运动不能、神经传导阻滞、不注意命令或理解能力差引起）来解释。一些失用症患者无法模仿无意义的手势，这被认为可以测试从视觉感知到运动控制的直接路径的完整性，而不是通过语义表征或语言概念介导的。关于人体的知识也很重要，因为失用症患者无法将身体形态映射到自己的身体或人体模型上[2]。运动学研究表明，患者要么表现出完全正常的运动轮廓，但最终位置异常；要么表现出运动异常（运动方向缓慢和反复改变），但目标正确[4]。空间运用障碍似乎源于一种基本缺陷，这种缺陷可能与目标位置的心理表征和在线视觉控制策略的运动异常有关。
作业1：模仿学习1行为克隆
2。运行匕首并报告您先前使用行为克隆（即ANT +另一个环境）测试的两个任务。以学习曲线的形式报告您的结果，绘制匕首迭代的数量与策略的平均收益，并显示出错误栏以显示标准偏差。在同一地块上包括专家策略的性能和行为克隆代理（如遍布图的水平线）。在标题中，说明您使用的任务以及有关网络体系结构，数据量等的任何详细信息。（如上一节所示）。
2025-01-31通过模仿学习和强化学习
Bozorgmehry Boozarjomehry，G。（2025）。通过模仿学习和强化学习工程设计自动化（硕士论文，加拿大卡尔加里大学，卡尔加里大学）。从https://prism.ucalgary.ca检索。
心动过速诱导的心肌病模仿末端
病例报告：一名48岁的男性，具有高血压和阵发性心房颤动史，最近被诊断出的未知来源的扩张性心肌病，射血分数为13％，表现为启动心力衰竭和心脏衰竭和抗心疗中心治疗两个月，表现出不适的感觉。进行了全部差异心脏检查，包括心电图，心脏酶，冠状动脉造影，心脏超声心动图和心脏磁共振成像。除了对心电图的超声心动图和心房颤动的持续低射血分数为13％之外，所有要求的测试对于任何特定的病因都尚无定论。患者被心律转化为窦性心律，并报告了第二天的射血分数大幅度增加（13％至53％）。心动过速诱导的心肌病被追溯诊断性诊断性诊断。在两年后，在amiodarone和beta阻滞剂上，房颤复发，射血分数降低到45％，患者进行了放射性消融，没有进一步报道的症状和心房arrythmia的复发。
模仿学习2-机器人学习
（i）学习πθ1：z 7→u（z包含一些“地面真相”数据，例如状态，交通信号灯，邻居行为）（ii）使用πθ1生成数据d = {（x i 1：t i 1：t i，u I 1：t i）} n i = 1（iii）
将模仿和加强学习结合起来，以确保安全...
Shi，Shaoshuai等。“运动变压器具有全球意图定位和本地运动的重新构成”。2022。Shi，Shaoshuai等。“ MTR ++：具有对称场景建模和指导意图查询的多代理运动预测。”2023。
双重的新颖的模仿学习框架 -
摘要 - 从人类技能获取的机制中汲取灵感，模仿学习表现出了非凡的表现。近年来，基于模型的模仿学习与机器学习和控制理论相结合，并完整地开发并适应了非结构化的环境。但是，双臂任务的大多数结果都集中在相对安全和稳定的环境上，这些环境仍然缺乏强大的概括技能。在这项工作中，我们为双臂移动任务提出了一个新颖的健壮模仿学习框架。在演示期间，我们提出了一种共同的远程操作策略，该策略积极帮助操作员远程执行双臂任务，旨在减少操作困难和压力。在建模和概括期间，我们提出了一个耦合的线性参数变化的动力学系统（CLPV-DS），该参数具有保护和恢复状态免受环境中可能干扰的能力，同时保持良好的跟踪准确性和稳定性。为了解决由干扰引起的盒装滑动的风险，我们进一步引入了相互的以下策略，使手臂能够合适地跟随彼此，同时保持适当的接触力。考虑到复杂的概括环境中的潜在障碍，我们实时引入了一种反应性障碍策略，以确保全球渐近稳定性。最后，我们通过在2D模拟和实体机器人实验中的全面测试来验证了所提出的框架的有效性。