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David Tolpin
David Tolpin
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新研究将MDP规划视为策略上的贝叶斯推断
研究人员提出了一种新颖的马尔可夫决策过程（MDP）规划方法，将其构建为策略上的贝叶斯推断问题。这种概念上的转变将策略本身视为一个潜在变量，而预期回报则作为非归一化后验密度。通过在包括Blackjack和Triangle Tireworld在内的各种网格世界上的实验，检验了该方法的有效性，并将其诱导的行为与熵正则化策略优化进行了比较。
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新的神经姿态先验模型使用归一化流进行人体运动捕捉
研究人员开发了一种使用归一化流（specifically leveraging RealNVP）对人体姿态进行神经先验建模的新颖方法。该方法通过在训练过程中反转Gram-Schmidt过程，解决了在有效6D旋转流形上学习分布的复杂性。该框架无关的架构和训练流程旨在实现可复现性，并为将姿态先验集成到人体运动捕捉和重建流程中提供坚实的概率基础。