Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Role of Predictive Uncertainty and Diversity in Embodied AI and Robot Learning

論文の概要: The Role of Predictive Uncertainty and Diversity in Embodied AI and Robot Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03164v1
Date: Mon, 6 May 2024 05:04:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 14:45:09.803167
Title: The Role of Predictive Uncertainty and Diversity in Embodied AI and Robot Learning
Title（参考訳）: 身体的AIとロボット学習における予測的不確かさと多様性の役割
Authors: Ransalu Senanayake,
Abstract要約: 不確実性は、特にロボットが分析モデルを備えている場合、ロボット工学において長い間重要な研究領域であった。このガイドは不確実性の重要性の概要を提供し、アプリケーションの観点からそれを定量化し評価する方法を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.271978575618169
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Uncertainty has long been a critical area of study in robotics, particularly when robots are equipped with analytical models. As we move towards the widespread use of deep neural networks in robots, which have demonstrated remarkable performance in research settings, understanding the nuances of uncertainty becomes crucial for their real-world deployment. This guide offers an overview of the importance of uncertainty and provides methods to quantify and evaluate it from an applications perspective.
Abstract（参考訳）: 不確実性は、特にロボットが分析モデルを備えている場合、ロボット工学において長い間重要な研究領域であった。研究環境における顕著なパフォーマンスを示すロボットにおけるディープニューラルネットワークの普及に向けて、不確実性のニュアンスを理解することが、現実の展開に不可欠である。このガイドは不確実性の重要性の概要を提供し、アプリケーションの観点からそれを定量化し評価する方法を提供する。

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