机器人如何用DGM？MIT等最新《机器人中的深度生成模型：多模态演示学习》综述

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摘要 ——从演示中学习（Learning from Demonstrations），即通过数据学习机器人行为模型的领域，随着深度生成模型的出现，正在越来越受到关注。尽管这一问题在“模仿学习”、“行为克隆”或“逆强化学习”等名称下已经被研究了多年，但传统方法依赖的模型往往难以有效捕捉复杂的数据分布，或者无法很好地扩展至大量演示数据。近年来，机器人学习社区对于使用深度生成模型来捕捉大数据集的复杂性表现出了越来越浓厚的兴趣。 在本综述中，我们旨在提供对去年机器人领域中使用深度生成模型的进展的统一且全面的回顾 。我们介绍了社区探索的不同类型的模型，如基于能量的模型、扩散模型、动作值图、生成对抗网络等。我们还展示了深度生成模型在不同应用中的使用情况，从抓取生成到轨迹生成或成本学习等。生成模型的一个重要元素是分 ………………………………