PVEs：用于无监督学习结构化状态表示的位置-速度编码器
机器人学
2017-07-25 v3 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们提出了位置-速度编码器（PVEs），它能够在无监督的情况下学习将图像编码为任务相关物体的位置和速度。PVEs 将单幅图像编码为低维位置状态，并通过位置的有限差分计算速度状态。与自编码器不同，位置-速度编码器不通过图像重建进行训练，而是通过使位置-速度表示与关于物理世界交互的先验保持一致来进行训练。我们将 PVEs 应用于几个基于像素的模拟控制任务，并取得了有前景的初步结果。
引用
@article{arxiv.1705.09805,
title = {PVEs: Position-Velocity Encoders for Unsupervised Learning of Structured State Representations},
author = {Rico Jonschkowski and Roland Hafner and Jonathan Scholz and Martin Riedmiller},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.09805},
year = {2017}
}
备注
Accepted at Robotics: Science and Systems (RSS 2017) Workshop -- New Frontiers for Deep Learning in Robotics http://juxi.net/workshop/deep-learning-rss-2017/