CLOUD：无监督动力学的对比学习
机器人学
2020-10-26 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
由于难以高效学习动力学，开发能够从像素等高维观测中执行复杂控制任务的智能体具有挑战性。在这项工作中，我们提出通过对比估计以完全无监督的方式学习前向与逆向动力学。具体而言，我们利用随机探索收集的数据，在状态和动作的特征空间中训练前向动力学模型和逆向动力学模型。与大多数现有的确定性模型不同，我们的基于能量的模型考虑了智能体—环境交互的随机性。我们展示了我们的方法在多种任务中的有效性，包括目标导向规划和从观测中模仿。项目视频与代码见 https://jianrenw.github.io/cloud/。
引用
@article{arxiv.2010.12488,
title = {CLOUD: Contrastive Learning of Unsupervised Dynamics},
author = {Jianren Wang and Yujie Lu and Hang Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12488},
year = {2020}
}