Google DeepMind推出DemoStart自主強化學習方法 利用少量示范樣本實現(xiàn)復雜操作任務

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原標題：Google DeepMind推出DemoStart自主強化學習方法 利用少量示范樣本實現(xiàn)復雜操作任務
關鍵字：策略,任務,機器人,環(huán)境,方法
文章來源：人工智能學家
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內容摘要：

來源：機器人大講堂
一直以來，研究人員都在試圖開發(fā)出能夠在現(xiàn)實環(huán)境中安全、高效地執(zhí)行復雜任務（如多指手操作）的機器人技能。傳統(tǒng)的機器人學習方法往往需要大量的實際數(shù)據(jù)，這不僅耗時耗力，還存在安全風險。因此，仿真環(huán)境下的學習并結合后續(xù)的仿真到現(xiàn)實（sim-to-real）遷移成為了一個有效的替代方案。近日，谷歌DeepMind團隊提出了一種名為DemoStart的新型自主強化學習方法，該方法能夠在只有少量示范和稀疏獎勵的情況下，讓裝備有機械手臂的機器人在仿真環(huán)境中學習復雜的操作技能，并成功實現(xiàn)了零樣本的仿真到現(xiàn)實遷移。
▍Google DeepMind推出DemoStart技術
DemoStart方法是一種結合了示范引導與稀疏獎勵的強化學習框架，目的是通過自動化課程設計，提高機器人在仿真環(huán)境中的操作技能學習效率，并最終實現(xiàn)這些技能從仿真到現(xiàn)實的零樣本遷移。該方法的核心在于通過少量且可能不完全優(yōu)化的示范來指導強化學習算法的探索過程，從而找到解決復雜操作任務的有效策略。DemoStart從20個模擬演示開始生成了強化學習教程
研究人員表示，DemoStart方法首先利用提供的示范數(shù)據(jù)，將示范中

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