斯坦福提出神经任务编程NTP：让机器人从层级任务中学习

斯坦福视觉与学习实验室与加州大学提出神经任务编程（NTP），它可以将指定任务作为输入，并递归地将该任务分解成更精细的具体子任务而进行学习。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1710.01813 摘要： 在本篇论文中，我们提出一个新的称为神经任务编程（Neural Task Programming/NTP）的机器人学习框架，它支持从演示和神经网络程序归纳中进行 few-shot

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