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原標(biāo)題：Google DeepMind推出DemoStart自主強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 利用少量示范樣本實(shí)現(xiàn)復(fù)雜操作任務(wù)
關(guān)鍵字：策略,任務(wù),機(jī)器人,環(huán)境,方法
文章來源：人工智能學(xué)家
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內(nèi)容摘要：

來源：機(jī)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(shí)環(huán)境中安全、高效地執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)（如多指手操作）的機(jī)器人技能。傳統(tǒng)的機(jī)器人學(xué)習(xí)方法往往需要大量的實(shí)際數(shù)據(jù)，這不僅耗時(shí)耗力，還存在安全風(fēng)險(xiǎn)。因此，仿真環(huán)境下的學(xué)習(xí)并結(jié)合后續(xù)的仿真到現(xiàn)實(shí)（sim-to-real）遷移成為了一個(gè)有效的替代方案。近日，谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)提出了一種名為DemoStart的新型自主強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，該方法能夠在只有少量示范和稀疏獎(jiǎng)勵(lì)的情況下，讓裝備有機(jī)械手臂的機(jī)器人在仿真環(huán)境中學(xué)習(xí)復(fù)雜的操作技能，并成功實(shí)現(xiàn)了零樣本的仿真到現(xiàn)實(shí)遷移。
▍Google DeepMind推出DemoStart技術(shù)
DemoStart方法是一種結(jié)合了示范引導(dǎo)與稀疏獎(jiǎng)勵(lì)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，目的是通過自動(dòng)化課程設(shè)計(jì)，提高機(jī)器人在仿真環(huán)境中的操作技能學(xué)習(xí)效率，并最終實(shí)現(xiàn)這些技能從仿真到現(xiàn)實(shí)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(dǎo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的探索過程，從而找到解決復(fù)雜操作任務(wù)的有效策略。DemoStart從20個(gè)模擬演示開始生成了強(qiáng)化學(xué)習(xí)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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