Modeling and Understanding Neural Weights of Humanoid Policies with Diffusion
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Aus dem Abstract
Recent advances in robot learning have driven rapid progress in humanoid control, enabling increasingly agile behaviors in the real world. However, humanoid control networks are typically obtained through conventional training procedures, while comparatively little attention has been given to directly modeling the distribution of their learned weights and generating functional networks in weight space.
Aus dem Abstract. Unsere Zusammenfassung folgt.
Der Volltext wird hier nicht wiedergegeben, weil die Lizenz der Studie das nicht erlaubt. Das Original steht auf arXiv.