Te Sun

Shanghai Jiao Tong University

収録論文 4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

• MemForest: EventTree分割と段階的マージによる効率的なエージェントメモリ管理
  エージェントメモリ管理2026/9/8

  エージェントの履歴メモリをイベント単位に分割し、最大全域木と冗長ノードの段階的マージで圧縮するフレームワークを提案。メモリ圧縮率50%で性能をほぼ維持しつつ、検索を高速化した。

• POAR: Efficient Policy Optimization via Online Abstract State Representation Learning
  2021/9/1
• Exploration-efficient Deep Reinforcement Learning with Demonstration Guidance for Robot Control
  2020/2/1
• Continual Reinforcement Learning deployed in Real-life using Policy Distillation and Sim2Real Transfer
  2019/6/1