【FTL-IGM：少样本生成自动驾驶场景】

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《Few-Shot Task Learning through Inverse Generative Modeling》这篇文章介绍了一种名为Few-Shot Task Learning through Inverse Generative Modeling (FTL-IGM)的方法。这种方法旨在通过利用可逆神经生成模型来学习新的任务概念。核心思想是在一组基本概念及其演示上预训练一个生成模型，然后给定一个新概念的少量演示（例如新目标或新动作），通过反向传播学习这些概念，而无需更新模型权重，这得益于生成模型的可逆性。 具体来说，FTL-IGM首先预训练一个条件生成模型，该模型能够根据不同的任务描述合成不同的轨迹。在从有限的演示中学习新任务时，FTL-IGM将小样本任务学习问题表述为一个逆生成建模问题，即找到最大化生成演示可能性的潜在任务描述，也就是所谓的概念。这种方法允许利用生成模型学习到的强大任务先验来学习演示之间的共享概念，而无需对模型进行 ………………………………