Noushad Sojib

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

• 悪い中に良いものを見つける（GiB）：エンドユーザーのデモンストレーションからより良い方策を学習するための選別手法
  模倣学習2026/5/1

  非熟練ユーザーのデモンストレーションに含まれる誤ったサブタスクを自動的に検出・除去し、高品質なサブタスクのみを学習に用いることで、ロボットの方策性能を向上させるアルゴリズムGiBを提案した。

• 模倣学習におけるデータ品質測定のための効率的な指標
  模倣学習2026/5/1

  模倣学習のデモンストレーションデータの品質を、パワースペクトル密度（PSD）に基づいて自動評価する指標を提案した。ポリシー学習や環境との相互作用を必要とせず、スムーズで高品質なデモを低PSD値としてランク付けする。