Thomas Lang

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

• 双曲空間のゴール条件付き強化学習で1000層のユークリッドネットワークを凌駕
  強化学習2026/10/14

  強化学習のコントラスト目的関数をユークリッド距離から双曲空間の測地線距離に置き換えることで、64層の浅いネットワークが1024層のユークリッドネットワークを上回る性能を、12倍高速かつ13倍少ないパラメータで達成した。