論文の概要: Augmenting Differentiable Simulators with Neural Networks to Close the
Sim2Real Gap
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06045v1
- Date: Sun, 12 Jul 2020 17:27:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 06:17:00.511093
- Title: Augmenting Differentiable Simulators with Neural Networks to Close the
Sim2Real Gap
- Title(参考訳): sim2real gapをクローズするニューラルネットワークによる微分可能シミュレータの拡張
- Authors: Eric Heiden, David Millard, Erwin Coumans, Gaurav S. Sukhatme
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いた解析モデルの任意の点における拡張を可能にする,剛体力学の微分可能なシミュレーションアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.1962264049463
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a differentiable simulation architecture for articulated
rigid-body dynamics that enables the augmentation of analytical models with
neural networks at any point of the computation. Through gradient-based
optimization, identification of the simulation parameters and network weights
is performed efficiently in preliminary experiments on a real-world dataset and
in sim2sim transfer applications, while poor local optima are overcome through
a random search approach.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ニューラルネットワークを用いた解析モデルの任意の点における拡張を可能にする,剛体力学の微分可能なシミュレーションアーキテクチャを提案する。
勾配に基づく最適化により、実世界のデータセットおよびsim2sim転送アプリケーションにおける予備実験において、シミュレーションパラメータとネットワーク重みの同定を効率的に行い、ランダム探索アプローチにより局所的オプティマを克服する。
関連論文リスト
- Near-realtime Facial Animation by Deep 3D Simulation Super-Resolution [7.14576106770047]
本稿では,低コストでリアルタイムな物理シミュレーションによって生み出す顔のパフォーマンスを効率よく,現実的に向上させるニューラルネットワークに基づくシミュレーションフレームワークを提案する。
顔のアニメーションをこのようなシミュレーション領域の例に用いて,2つのシミュレータで同じ筋の運動制御と骨格のポーズを単純にダイヤルすることで,この意味の一致を創り出すことができる。
提案するニューラルネットワーク超解像フレームワークは,このトレーニングセットから未確認表現を一般化し,リアルタイム変種における解像度の制限やコスト削減近似による2つのシミュレーション間の不一致をモデル化するための補償を行うとともに,意味記述子やパラメータを必要としない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-05T00:09:24Z) - Neural Posterior Estimation with Differentiable Simulators [58.720142291102135]
微分可能シミュレータを用いてニューラル・ポストミラー推定(NPE)を行う新しい手法を提案する。
勾配情報が後部形状の制約にどのように役立ち、試料効率を向上させるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-12T16:08:04Z) - Predicting Loose-Fitting Garment Deformations Using Bone-Driven Motion
Networks [63.596602299263935]
本稿では,骨駆動型モーションネットワークを用いて,ゆるやかな衣服メッシュの変形を対話的に予測する学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,メッシュ変形の予測精度を約20%,ハウスドルフ距離とSTEDで約10%向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-03T07:54:39Z) - What Robot do I Need? Fast Co-Adaptation of Morphology and Control using
Graph Neural Networks [7.261920381796185]
実世界へのコ適応手法の適用における大きな課題は、シミュレーションから現実へのギャップである。
本稿では,従来の高周波深部ニューラルネットワークと計算コストの高いグラフニューラルネットワークを組み合わせることで,エージェントのデータ効率向上を実現する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T17:41:38Z) - Deep Bayesian Active Learning for Accelerating Stochastic Simulation [74.58219903138301]
Interactive Neural Process(INP)は、シミュレーションとアクティブな学習アプローチのためのディープラーニングフレームワークである。
能動的学習のために,NPベースモデルの潜時空間で計算された新しい取得関数Latent Information Gain (LIG)を提案する。
その結果,STNPは学習環境のベースラインを上回り,LIGは能動学習の最先端を達成していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-05T01:31:51Z) - A User's Guide to Calibrating Robotics Simulators [54.85241102329546]
本稿では,シミュレーションで学習したモデルやポリシーを現実世界に伝達することを目的とした,様々なアルゴリズムの研究のためのベンチマークとフレームワークを提案する。
我々は、様々なアルゴリズムの性能に関する洞察を特徴付け、提供するために、広く知られたシミュレーション環境の実験を行う。
我々の分析は、この分野の実践者にとって有用であり、sim-to-realアルゴリズムの動作と主特性について、より深い選択をすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T22:24:26Z) - Learning Mesh-Based Simulation with Graph Networks [20.29893312074383]
グラフニューラルネットワークを用いたメッシュベースのシミュレーション学習フレームワークであるMeshGraphNetsを紹介する。
その結果, 空気力学, 構造力学, 布など, 幅広い物理系の力学を正確に予測できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-07T13:34:49Z) - Combining Differentiable PDE Solvers and Graph Neural Networks for Fluid
Flow Prediction [79.81193813215872]
我々は,従来のグラフ畳み込みネットワークと,ネットワーク内部に組込み可能な流体力学シミュレータを組み合わせたハイブリッド(グラフ)ニューラルネットワークを開発した。
ニューラルネットワークのCFD予測の大幅な高速化により,新たな状況に十分対応できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-08T21:23:19Z) - Understanding the Effects of Data Parallelism and Sparsity on Neural
Network Training [126.49572353148262]
ニューラルネットワークトレーニングにおける2つの要因として,データ並列性と疎性について検討する。
有望なメリットにもかかわらず、ニューラルネットワークトレーニングに対する彼らの影響を理解することは、依然として明白である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T10:49:22Z) - Zero-Shot Reinforcement Learning with Deep Attention Convolutional
Neural Networks [12.282277258055542]
本研究では、特定の視覚センサ構成を持つ深層注意畳み込みニューラルネットワーク(DACNN)が、より低い計算複雑性で高いドメインとパラメータの変動を持つデータセット上でトレーニングを行うことを示す。
我々の新しいアーキテクチャは、制御対象に対する認識に適応し、知覚ネットワークを事前訓練することなくゼロショット学習を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-02T19:41:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。