ARISE-Initiative/robomimic · 여는 칸: 시범 자료와 가중치

시범 기록과 설정 → 시범 자료와 가중치 → 학습 한 걸음 → 저장된 정책 · 고정 버전 d309eaecc18a

ARISE-Initiative/robomimic · 여는 칸: 시범 자료와 가중치 시범 기록과 설정 → 시범 자료와 가중치 → 학습 한 걸음 → 저장된 정책 · 고정 버전 d309eaecc18a 01 / 입력 02 / 기억 03 / 처리 04 / 출력 05 / 제어 시범 기록과 설정 · train.py · 01 / 입력 시범 기록과 설정 train.py 시범 자료와 가중치 · obs_utils.py · 02 / 기억 · 여는 칸 시범 자료와 가중치 obs_utils.py 여는 칸 학습 한 걸음 · bc.py · 03 / 처리 학습 한 걸음 bc.py 저장된 정책 · train_utils.py · 04 / 출력 저장된 정책 train_utils.py 학습 반복 · train.py · 05 / 제어 학습 반복 train.py 들어온 값 읽어서 결과 언제 돌지

이 수업이 여는 칸

  • • 기억: 학습이라고 하면 모델 구조를 떠올리지만, 이 프로젝트의 논문이 보여 준 것은 같은 모델이라도 시범 자료가 달라지면 결과가 크게 달라진다는 점입니다. 어려움은 자료 쪽에 있습니다.

이 틀이 깨지는 곳

  • • 칸이 겹침: 학습된 가중치는 기억이면서 처리입니다. 자료를 담아 둔 것이자 동작을 만들어 내는 규칙입니다.