李飞飞他的团队提出零样本泛化的技术，性能超越SOTA！

发展专家思路当中伸展而来的。

原作者适用更高效率的发展专家思路来查阅轨迹的初始资料集D。接下来，在这两项迭代当中，同样一个强于扩增微分，并将其更高效率的发展于时域的一批观测资料。

原作者通过将原有建模类型顺利完毕插入波纹（Cc）、随机差分（Cv）、必需更高斯噪音（G）以及会分频域混（M）等方式将来转化成各不相同的建模结果显示。

原作者还研究成果了以上的人组，并试图发现从低频和更高频内部结构噪音当中的随机抽样转化成最佳的总体结果。原作者说明了，在混当中会分加随机裁剪略微有利于性能的增强，可能是因为它改善了同学思路总括的紧致不变性。

科学研究成果细节

四种各不相同场景的建模思路角度看依此试验当中（从上至下）：DMControl Suite、CARLA、Robosuite和iGibson

首再，原作者提出了一个限于于四种各不相同更高效率的发展的依此试验当中，系统地评量建模agent的角度看意志力。

在每个更高效率的发展当中，开发团队研究成果了在一个状况当中军事训练的启发式，在零结果显示新设当中的各种未见状况当中的表现如何。此时没有激励接收器和额则有的试验。

在每个勤务当中，SECANT以前的SOTA启发式为依此：SAC、SAC+crop、DR、NetRand、SAC+IDM和PAD。

DMControl

研究成果开发团队依照宋人的新设，适用来自DMControl的8个勤务顺利完毕科学研究成果。

观测角度看意志力，随机转化成背景和人工智慧本身的颜色，将单纯的预告片作为建模背景。

除了一项勤务则有，SECANT在所有勤务当中都各不相同寻常更高于再前的SOTA，通常更高于88.3%。

所有原理都经过50万步军事训练，有稠密的勤务特定激励。

Robosuite：人工智慧系统设计的系统

Robosuite是用于人工智慧研究成果的模组化的系统。

原作者在4个有着启发性的双管和双手系统设计勤务上对SECANT和再前原理顺利完毕了依此试验当中。

适用有着系统设计紧致管控的Franka Panda人工智慧数学原理，并适用特定于勤务的稠密激励顺利完毕军事训练。

所有agent都接收一个168×168以自我为当中心的RGB视图作为输入。

与前SOTA相对，SECANT有337.8%的增强

科学研究成果说明，与前的最佳原理相对，SECANT在直观新设当中赢取的激励平均值增加了287.5%，在困难新设当中增加了374.3%，在极端新设当中增加了351.6%。

CARLA：自动驾驶的系统

为了必要性验证SECANT对大自然推移的角度看意志力，原作者在CARLA的系统当中构建了一个有着建模掩蔽的单纯驾驶场景。

试验当中目的是在1000个时间步长内沿着8字形更高速公路（CARLA Town 4）行放前提远，不与红绿灯或铁路车辆发生碰撞。

agent在「晴朗的当清晨」单纯情况接受军事训练，并在当清晨和夜晚时对各种建模天气状况和紫则有光情况下顺利完毕评量。

例如，潮湿天气状况的特点是沿路有着更高入射点。经过平均值每个天气状况有约10集和5次军事训练行放，SECANT在试验当中当中必需比前的SOTA行放的距离增加47.7%。

iGibson：四楼表面无线电

iGibson是一个交互式的系统，有更高度逼真的3D客厅和家具。

在这个的系统当中，科学研究成果的目的是前提比起一盏灯。

激励给定激励agent使灯在全方位当细节可分之二的像素比例第二大，当这个比例在月份10个迭代当中有约5%时就算成功。

在本试验当中当中，在未见过的客厅里，SECANT的稳定度比前的原理更高于15.8%。

原作者简介

本文一作是陈飞飞师事难得门生Linxi Fan，他毕业于广州科学研究成果当中学，本科就读于纽约哥伦比亚医学院，迄今为止在斯坦福医学院求学耶鲁大学，主修计算机建模、强于化深造以及人工智慧更高效率。在英伟达培训之后完毕了本专著。

本文二作徐德安值得注意任教陈飞飞， 赢取了卡内基梅隆医学院哲学博士。迄今为止在斯坦福医学院麻省理工学院专业求学耶鲁大学学位，在NVIDIA做角度看深造类研究成果。

三作禹之鼎也是来自NVIDIA的化学家，赢取华南理工医学院电机施工联合班学士学位、香港科技医学院静电施工学士学位，2017年在卡内基梅隆医学院赢取了ECE耶鲁大学学位。

2018年加入英伟达，直到现在是英伟达机器深造研究成果组的更高级研究成果化学家。

参考资料：

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来源：迈微AI讲授社，总编：nhyilin

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—THE END—

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