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Talk| CMU博士胡亚飞 ：基于离线强化学习的机器人自主探索

Talk| CMU博士胡亚飞 ：基于离线强化学习的机器人自主探索_第1张图片

本期为TechBeat人工智能社区第503期线上Talk！

北京时间6月07日(周三)20:00，CMU Robotics Institute 在读博士生—胡亚飞的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “基于离线强化学习的机器人自主探索 ”，届时将介绍和探讨OPERE及其在复杂场景中真机测试的效果。

Talk·信息

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主题：基于离线强化学习的机器人自主探索

嘉宾：CMU Robotics Institute

在读博士生 胡亚飞

时间：北京时间 6月07日 (周三) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

 长按识别二维码，一键预约TALK！

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Talk·介绍

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最近几年随着离线强化学习算法的兴起，相关算法也被应用在机器人控制，规划以及决策等领域。离线强化学习由于其安全性，数据可复用性，以及预训练的便捷性，使得其在机器人领域拥有巨大前景。随着基础模型在计算机视觉和自然语言领域的成功，离线强化学习也成为机器人控制基础模型的潜在解决方案。 

Talk大纲

1.介绍Off-Policy Evaluation for Robot Exploration (OPERE)

2.梳理离线强化学习在机器人领域的最新研究进展

3.OPERE使用离线预训练与在线自适应算法来学习状态价值函数

4.复杂的场景中对OPERE效果

Talk·预习资料

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paper链接：

https://arxiv.org/pdf/2204.03140.pdf

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paper链接：

https://arxiv.org/pdf/2005.01643.pdf

Talk| CMU博士胡亚飞 ：基于离线强化学习的机器人自主探索_第5张图片

paper链接：

https://arxiv.org/pdf/2212.08244.pdf

Talk·提问交流

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在Talk界面下的【交流区】参与互动！留下你的打call和问题，和更多小伙伴们共同讨论，被讲者直接翻牌解答！

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Talk·嘉宾介绍

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胡亚飞

CMU Robotics Institute 在读博士生

CMU Robotics Institute和ECE系在读博士。主要研究方向为机器人视觉感知与推理决策，涉及深度强化学习，运动规划，机器人自主探索，视觉SLAM等问题。在计算机视觉和机器人领域顶会顶刊发表数篇论文，并担任审稿人。

-The End-

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