Feuille de route pour l'atelier d'apprentissage par renforcement échantillon-efficace dans le monde réel (R2RL)
Description
Un atelier ciblé sur les goulets d'étranglement, les méthodes et la feuille de route pour rendre l'apprentissage par renforcement pratique sur de vrais robots. Cet atelier pose la question : Quels problèmes empêchent de rendre les algorithmes d'apprentissage par renforcement suffisamment efficaces en échantillons pour un déploiement dans le monde réel et sur quoi devrions-nous nous concentrer au cours des prochaines années pour les résoudre ?
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Rencontrez les intervenants
Z
Zhanyi Sun
Thème :Stanford University
K
Kun Lei
Thème :Shanghai Jiao Tong University
K
Kay Ke
Thème :Physical Intelligence (π)
Z
Zhiyuan "Paul" Zhou
Thème :UC Berkeley
R
Rickmer Krohn
Thème :TU Darmstadt
T
Tobias Jülg
Thème :University of Technology Nuremberg
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