Навигация по миру с подсказками: адаптация к новым условиям с помощью обратной связи от пользователя

от

Наблюдается, что адаптация навигационной системы GR-DUET на основе обратной связи от пользователя приводит к улучшению соответствия между языковыми инструкциями и фактической траекторией движения, демонстрируя способность системы к самосовершенствованию и повышению точности выполнения задач.

Новый подход позволяет агентам ориентироваться в пространстве, используя не только визуальную информацию и текстовые инструкции, но и учитывая мнение человека для непрерывного улучшения навыков.

Нейросеть на страже точности: локализация в сложных условиях

от

Конвейер системы обеспечивает последовательную обработку данных, преобразуя входные сигналы посредством ряда чётко определённых этапов для достижения желаемого результата, что позволяет строго контролировать каждый аспект вычислений и гарантировать детерминированность процесса.

Новый подход объединяет данные ультраширокополосной связи, инерциальных измерительных блоков и графовые нейронные сети для надежного позиционирования даже при наличии шумов и помех.

Роботы учатся манипулировать: новый подход к управлению силой и визуальному восприятию

от

Архитектура ImplicitRDP обеспечивает структурное обучение с разделением на быстрое и медленное, используя GRU для кодирования сигнала силы и причинно-следственную маску внимания для взаимодействия действия и силы, что позволяет навязать временную причинно-следственную структуру.

Исследователи представили систему ImplicitRDP, объединяющую визуальную информацию и обратную связь по силе для более эффективного управления роботами в сложных задачах.

Пространственные нейронные сети: новая эффективность во временных вычислениях

от

Пространственные импульсные нейронные сети (SpSNNs) предлагают новый подход к моделированию задержек в работе мозга, выводя их непосредственно из физического расстояния между нейронами, что позволяет рассчитывать точные градиенты посредством модифицированной автоматической дифференциации и упрощает замену архитектур сети, при этом исследование выдвигает две гипотезы о влиянии ограничения размерности сети на её точность: либо уменьшение размерности снизит точность, либо, напротив, улучшит производительность.

Исследователи предлагают инновационный подход к организации нейронных сетей, позволяющий добиться высокой производительности и устойчивости при обработке временных данных.