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Composing Diffusion Policies for Few-shot Learning of Movement Trajectories

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内容提要

本研究提出了一种新颖的组合方法DSE-扩散分数平衡，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，并有效建模示范数据分布。实验结果表明，该方法显著提升了技能学习的性能，成功教授机器人新轨迹。

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标签

diffusion 少样本学习 技能学习 机器人 样本效率 示范数据
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