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大模型时代的具身智能系列专题(七)

王鹤,北京大学前沿计算研究中心助理教授,本科毕业于清华大学,博士毕业于斯坦福大学,师从美国三院院士Leonidas. J Guibas教授。他创立并领导了具身感知与交互实验室(EPIC Lab),实验室立足三维视觉感知与机器人学,重点关注具身机器人在三维复杂环境中的感知和交互问题,研究目标是以可扩增地方式发展高泛化性的机器人视觉和控制系统。研究成果覆盖物体抓取、功能性操控、灵巧操作及寻物导航。

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#人工智能#计算机视觉#深度学习 +1
大模型时代的具身智能系列专题(九)

Lerrel Pinto是NYU Courant的计算机科学助理教授,也是用机器人和人工智能实验室(CILVR小组)的一员。在加州大学伯克利分校读博士后,在CMU机器人研究所读博士,在印度理工学院古瓦哈蒂读本科。研究目标是让机器人在我们生活的混乱世界中进行归纳和适应。研究方向主要集中在机器人学习和决策上,重点是大规模学习(数据和模型),感官数据的表示学习,开发算法来模拟动作和行为,适应新场景的强化

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#人工智能#机器学习#机器人 +1
大模型时代的具身智能系列专题(十九)

文章针对机械手臂操作场景的整体重建,这需要一个可操作的机器人模型,背景和对象的重建,质量和摩擦等物理参数的结合,以及逼真的渲染器。该方法的核心是高斯-网格-像素绑定,它在网格顶点、高斯核和图像像素之间建立了同构关系。每个高斯被分配一个语义标签和相应的ID,从而能够精确地应用由URDF控制的转换矩阵。这确保了真实世界视频、模拟结果和渲染图像之间轨迹的无缝传输。这种绑定的优点包括在每个表示之间传递端到

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#机器人#人工智能
深度强化学习路在何方

一、深度强化学习的泡沫2015年,DeepMind的Volodymyr Mnih等研究员在《自然》杂志上发表论文Human-level control through deep reinforcement learning[1],该论文提出了一个结合深度学习(DL)技术和强化学习(RL)思想的模型Deep Q-Network(DQN),在Atari游戏平台上展示出超越人类水平的表现。自此以后,..

深度神经网络的不确定性(上)

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#神经网络#深度学习
深度神经网络的不确定性(下)

目录不确定性的测量和定性估计分类任务中的不确定性测量分类任务中的数据不确定性测量分类任务中的模型不确定性测量分类任务中的分布不确定性完备数据集性能测量估计回归任务中的不确定性测量回归任务中的数据不确定性测量回归任务中的模型不确定性估计回分割任务中的不确定性校准校准方法正则化方法后处理方法不确定性估计校准方法估计校准质量数据集与baseline不确定性估计的应用总结不确定性的测量和定性顾名思义,我们

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#dnn#机器学习#人工智能
深度神经网络的不确定性(中)

目录不确定度估计方法A.Single Deterministic MethodsB.Bayesian Neural NetworksC. Ensemble MethodsD. Test Time AugmentationE. Neural Network Uncertainty Quantification Approaches for Real Life Applications不确定度估计方法

#dnn#人工智能#神经网络
深度神经网络的不确定性(上)

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#神经网络#深度学习
深度神经网络的不确定性(上)

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#神经网络#深度学习
微积分——外微分形式的微积分

在我们所讨论的三度空间(三维)中,能够出现的微分形式只有四种:零次微分形式——函数 f一次微分形式——线积分中出现的微分dx,dy,dz的一次式二次微分形式——面积分中出现的微分dx,dy,dz的二次式三次微分形式——体积分中出现的微分dx,dy,dz的三次式...

#拓扑学#抽象代数
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