論文の概要: Task Tree Retrieval Algorithms for Robotic Cooking Using The Functional
Object-Oriented Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06743v1
- Date: Sat, 12 Nov 2022 20:59:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 19:26:23.019153
- Title: Task Tree Retrieval Algorithms for Robotic Cooking Using The Functional
Object-Oriented Network
- Title(参考訳): 機能的オブジェクト指向ネットワークを用いたロボット調理のためのタスクツリー検索アルゴリズム
- Authors: Sai Chaitanya Balli
- Abstract要約: 我々は,与えられた目標ノードのタスクツリーを生成するための3つの探索アルゴリズムを実装した。
本論文では, アプローチ, プロセス, 結果について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Using the Functional Object-Oriented Network, we have implemented three
search algorithms for generating the task trees for the given goal nodes. The
approach, process, and results are written in this paper.
- Abstract(参考訳): 機能的オブジェクト指向ネットワークを用いて,与えられた目標ノードのタスクツリーを生成する3つの探索アルゴリズムを実装した。
本論文では, アプローチ, プロセス, 結果について述べる。
関連論文リスト
- LiteSearch: Efficacious Tree Search for LLM [70.29796112457662]
本研究では,動的ノード選択とノードレベルの探索予算を備えた新しいガイド付き木探索アルゴリズムを提案する。
GSM8KおよびTabMWPデータセットを用いて行った実験により,本手法はベースライン法に比べて計算コストが大幅に低いことを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-29T05:14:04Z) - Extracting task trees using knowledge retrieval search algorithms in
functional object-oriented network [0.0]
機能的オブジェクト指向ネットワーク(FOON)はロボットが利用できる知識表現法として開発されている。
FOONは、ロボットがタスクツリーを取得するための順序付けられた計画を提供するグラフとして見ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T17:20:08Z) - Foon Creation [0.0]
我々は,機能的オブジェクト指向ネットワークを用いて,与えられた目標ノードのタスクツリーを生成するための3つの探索手法を設計した。
本稿では,戦略,手順,成果について詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-06T00:03:44Z) - FOON Creation and Traversal for Recipe Generation [0.0]
FOONは機能的なオブジェクト指向ネットワークを指す。
ネットワークはまず、人間が.txtファイル内の入力ノードと出力ノードを作成することで作成する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T20:11:22Z) - A Simple Approach for Visual Rearrangement: 3D Mapping and Semantic
Search [71.14527779661181]
視覚的な部屋の配置は、視覚的な入力のみに基づいてオブジェクトを並べ替えるエージェントの能力を評価する。
本稿では,(1)どのオブジェクトを並べ替える必要があるかを探索し,マッピングし,(2)タスクが完了するまで各オブジェクトを並べ替える,という方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T02:33:57Z) - Towards Utilitarian Combinatorial Assignment with Deep Neural Networks
and Heuristic Algorithms [2.362412515574206]
本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた汎用アルゴリズムによる実用的課題の導出に関する予備研究について述べる。
以上の結果から,本手法が将来的な構築手法となる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T09:15:20Z) - Neural Architecture Search From Fr\'echet Task Distance [50.9995960884133]
与えられたベースラインタスクのセット内の対象タスクと各タスクの間の距離を、ターゲットタスクのニューラルネットワークアーキテクチャ検索スペースを減らすためにどのように使用できるかを示す。
タスク固有のアーキテクチャに対する検索空間の複雑さの低減は、このサイド情報を用いることなく完全な検索を行う代わりに、類似したタスクのために最適化されたアーキテクチャ上に構築することで達成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-23T20:43:31Z) - SALA: Soft Assignment Local Aggregation for Parameter Efficient 3D
Semantic Segmentation [65.96170587706148]
3dポイントクラウドセマンティクスセグメンテーションのためのパラメータ効率の良いネットワークを生成するポイントローカルアグリゲーション関数の設計に着目する。
グリッド型アグリゲーション関数における学習可能な隣り合わせソフトアロケーションの利用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T20:16:37Z) - Progressive Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Node
Classification [97.14064057840089]
グラフ畳み込みネットワークは、半教師付きノード分類のようなグラフベースのタスクに対処することに成功した。
本稿では,コンパクトかつタスク固有のグラフ畳み込みネットワークを自動構築する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-27T08:32:16Z) - Automatic Gesture Recognition in Robot-assisted Surgery with
Reinforcement Learning and Tree Search [63.07088785532908]
共同手術におけるジェスチャー分割と分類のための強化学習と木探索に基づく枠組みを提案する。
我々のフレームワークは,JIGSAWSデータセットのサチューリングタスクにおいて,精度,編集スコア,F1スコアの点で,既存の手法よりも一貫して優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-20T13:12:38Z)
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。