Yutai Zhou

University of Southern California

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

• 部分空間推論による選好からの効率的な能動報酬学習
  報酬学習2026/9/3

  選好に基づく報酬学習において、拡張カルマンフィルタを低次元部分空間で適用し、報酬モデルの不確実性を効率的に追跡する手法を提案した。

• AutoFocus-IL: VLMによる顕著性マップで人間アノテーション不要のデータ効率の良い視覚模倣学習
  模倣学習2025/11/1

  視覚言語モデルを使ってデモ中の重要物体を自動特定し、時間的顕著性マップを生成して模倣学習ポリシーを正則化することで、人間の注視データなしにデータ効率と汎化性能を向上させる手法を提案。

• 視線を用いた正則化による模倣学習の因果的混乱の緩和
  模倣学習2025/7/1

  人間の視線データを模倣学習の正則化に利用し、因果的混乱を軽減する手法GABRILを提案。AtariとCARLAで有効性を検証。

• CLAM: ラベルなし実演からのロボット学習のための連続潜在行動モデル
  VLA2025/5/1

  行動ラベルなしの観察列とタスク非依存のプレイデータのみから、自己教師ありダイナミクス予測で連続潜在行動を推論し、実機ロボットの制御方策を学習する手法を提案。