arXiv cs.LG· Carlos Plou, Ana C. Murillo, Ruben Martinez-Cantin·· 7 小时前AI 评分22
基于贝叶斯模型的强化学习主动探索用于机器人操作
Active Exploration in Bayesian Model-based Reinforcement Learning for Robot Manipulation
AI 导读
研究将贝叶斯深度学习用于机器人操作的基于模型强化学习，通过提升模型校准质量并利用主动学习估计每次状态转移的信息增益作为探索奖励，从而在初步探索阶段高效学习动态模型。在CoppeliaSim完整机械臂仿真器上的实验表明，该方法以更低的机器人执行需求达到与相关替代方案相当的质量。代码已开源。
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