GRID:通用机器人智能开发平台

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内容提要

该论文提出了一种基于认知系统的深度网络模型,通过使用空间关系的接地和递增式的学习,以及基于非单调逻辑推理和基础常识域知识的决策,实现对场景中物品遮挡和稳定性的推理。同时,通过识别与任务相关的图像区域训练深度网络模型来提高决策的可靠性和减少相关的训练工作量。

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关键要点

  • 提出了一种基于认知系统的深度网络模型。
  • 探索深度网络模型内部表示和推理机制的知识表示、推理和学习挑战。
  • 使用空间关系的接地和递增式的学习。
  • 基于非单调逻辑推理和基础常识域知识的决策。
  • 实现对场景中物品遮挡和稳定性的推理。
  • 通过识别与任务相关的图像区域训练深度网络模型。
  • 提高决策的可靠性和减少相关的训练工作量。
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