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运动轨迹的少样本学习中的扩散政策组合
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内容提要
本研究提出DSE-扩散分数平衡方法，以提高机器人学习新技能的样本效率。实验结果显示，该方法在技能学习中MMD-FK指标平均降低超过30%，成功教授机器人新轨迹。
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关键要点
- 本研究提出DSE-扩散分数平衡方法，旨在提高机器人学习新技能的样本效率。
- 该方法结合基础政策先验，实现了少样本学习。
- 利用概率组合扩散政策更好地建模示范数据分布。
- 实验结果显示，MMD-FK指标平均降低超过30%。
- 在现实世界实验中成功教授机器人新轨迹。
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