Error-Feedback Model for Output Correction in Bilateral Control-Based Imitation Learning
In recent years, imitation learning using neural networks has enabled robots to perform flexible tasks. However, since neural networks operate in a feedforward structure, they do not possess a mechanism to compensate for output errors. To address this limitation, we developed a feedback mechanism to...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2024-11 |
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Hauptverfasser: | , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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