Jannik Schilling

収録論文 2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

• ゴールはどこへ消えるのか？目標誤汎化における方策整合の異なる失敗形態
  強化学習2026/10/14

  強化学習エージェントが分布外で目標を見失う「目標誤汎化」を分析し、目標情報が内部で失われる深さに応じて3つの異なる失敗形態があることを示した。

• 潜在世界モデルを用いた強化学習によるプランニング
  プランニング2026/8/19

  プラン改善のための探索ルールを強化学習で学習する手法RP1を提案し、事前学習済みの潜在世界モデルに接続可能で、視覚ナビゲーションやロボット操作などで既存の探索アルゴリズムを大幅に上回る性能を示した。