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초록·키워드
Echo State Networks (ESNs) combine rich recurrent dynamics with minimal training cost, as they do not require gradient descent or backpropagation, which makes them particularly suitable for onboard robotic control. We propose an imitation learning framework that integrates ESNs with the Action Chunking method to derive robot manipulation policies from expert demonstrations. High-dimensional visual embeddings and proprioceptive states serve as input to a sparsely connected reservoir with ... 전체 초록 보기
본문·목차
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