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麻省理工學院計算機系在讀博士—李昀燭,就在進行基於深度學習的機器人操作研究!

學習之前,不妨先跟著李昀燭逛逛MIT機器人實驗室

Vlog|北大學神、MIT在讀博士帶你逛麻省理工機器人實驗室!將門創投的視頻 · 3142 播放

這次我們有幸邀請到麻省理工學院計算機系在讀博士—李昀燭來到將門TechBeat,為我們帶來Talk【基於深度學習的動力學建模、物理系統推斷和機器人操作】。Talk已在將門TechBeat上線!【點擊這裡】,即可馬上免費觀看!

在本次分享中,他圍繞主題分享了他和團隊在NeurIPS 2020、ICLR 2019、ICLR 2020、CoRL 2020中的工作。聽完他的分享,相信大家一定有所收穫~

有沒有將深度學習融入機器人領域的嘗試?有哪些難點??

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發佈於 2020-12-31繼續瀏覽內容知乎發現更大的世界打開Chrome繼續望止洋望止洋遠望知識的海洋

機器人研究的每一個方面基本都可以用上。

感知方面,基於機器學習或者深度學習可以方便地對視覺進行處理,無論是檢測、識別、分類,還是別的任務,這就像機器人的眼睛。在決策方面,通過學習的方式可以自然、快速地學習人類策略,也稱為示教編程(Programming by Demonstration, PbD)或者示教學習(Learning from demonstration, LfD ),這又好比是機器人的大腦。在控制方面,結合人工智慧方法的智能控制,解決傳統非線性控制器設計困難的問題。此外,還有強化學習的方法,將決策和控制一起考慮解決,可參考deepmind在2013年的DQN、2015年的DDPG工作,或者UC伯克利的深度強化學習工作等等作為入門。

當然,提問提的太大,幾句話也說不清楚。要回答這個問題還是需要長期調研相關文獻。


機器人研究的每一個方面基本都可以用上。

感知方面,基於機器學習或者深度學習可以方便地對視覺進行處理,無論是檢測、識別、分類,還是別的任務,這就像機器人的眼睛。在決策方面,通過學習的方式可以自然、快速地學習人類策略,也稱為示教編程(Programming by Demonstration, PbD)或者示教學習(Learning from demonstration, LfD ),這又好比是機器人的大腦。在控制方面,結合人工智慧方法的智能控制,解決傳統非線性控制器設計困難的問題。此外,還有強化學習的方法,將決策和控制一起考慮解決,可參考deepmind在2013年的DQN、2015年的DDPG工作,或者UC伯克利的深度強化學習工作等等作為入門。

當然,提問提的太大,幾句話也說不清楚。要回答這個問題還是需要長期調研相關文獻。


我覺得可以考慮機器學習與現有的控制演算法相結合,優化控制演算法的結構和參數。


等機器人普及,AI晶元普及.


先得有個機器人


主要是用在機器視覺,文字識別,語音識別,還有語義識別上


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