社交机器人导航方法分析：以 CNN 编码器与增量学习作为深度强化学习的替代方案
人工智能
2020-09-08 v2 机器学习
机器人学
摘要
在机器人场景中处理社交任务十分困难，因为在学习回路中引入人类与大多数最先进的机器学习算法不兼容。在探索增量学习模型时，尤其是涉及强化学习的模型，情况便是如此。在本工作中，我们通过分析一项关于社交导航任务中自适应卷积编码器的先前研究，探讨该问题及其可能的解决方案。
引用
@article{arxiv.2008.07965,
title = {Analysis of Social Robotic Navigation approaches: CNN Encoder and Incremental Learning as an alternative to Deep Reinforcement Learning},
author = {Janderson Ferreira and Agostinho A. F. Júnior and Letícia Castro and Yves M. Galvão and Pablo Barros and Bruno J. T. Fernandes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.07965},
year = {2020}
}