Anil Yaman

収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• 過剰パラメータ化時代における低コスト生体模倣の利点
  ロボット制御2026/4/1

  ロボット制御において、パラメータ数が少ない生体模倣手法（CPGや浅いMLP）が、深いネットワークや強化学習よりも優れた性能を示すことを実験的に検証した論文。