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LeRobot的大佬Alexander Soare讲解TD-MPC(2操作细节部分)
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详细介绍了多智能体规划(MPC)和相关技术。首先,讨论了MPC接收状态和动作的模型及其预测能力,接着介绍了机器人必须完成的任务及其依赖的Q函数。此外,阐述了NPC机制、奖励设置、状态动作值函数以及交叉熵方法作为底层算法。在TDMC方法中,描述了观察编码器或状态编码器的作用,以及如何将状态转换为潜在表示。3D MPC的步骤也被详细说明,包括从现在到最后的场景图像和联合机器人的角度。Z代替s的原因和潜在维度的意义也得到了探讨。策略模型和目标模型被介绍,并解释了它们如何接受函数和进行预测。网络更新步骤、奖励设置以及使用MPC进行推出操作的过程也被阐述。数据集的生成方式、交叉熵方法以及策略网络和Q网络在训练中的作用也进行了讨论。优势加权回归和探索与利用的平衡问题通过MPC进行探索。强化学习中的Q网络和V网络的应用、时间差分(TD)学习算法、Q网络损失函数、神经网络优化以及Hugging Face项目的训练循环也被详细介绍。最后,讨论了神经网络训练的过程,包括数据收集、模型训练、性能评估以及相关的技术细节。
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