#533
summarized by : QIU YUE
NewtonianVAE: Proportional Control and Goal Identification From Pixels via Physical Latent Spaces

どんな論文か?

VAEなどのlow-dimensional latentsがビジョンベースのPlanningとControllabilityにおいて有用である。この論文で、PixelからPcontrollabilityが可能な新たなstructured latent dynamicsモデルNewtonianVAEを提案した。実験結果により、NewtonianVAEがPIDにおいての有効性を示した。
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新規性

手法の新規性がメイン。この論文で新たなVAEのモデルNewtonianVAEを提案し、シンプルでありながら、PID controllers, vision-based controllersなどにおいて性能が良い。

結果

提案のNewtonianVAEが有効的にpixelsからproportional controlを実行可能で、既存のVision-based controllersのBehavioural cloningのモデルと比べよりシンプルであって、かつ実行の時間コストを削減できた。

その他(なぜ通ったか?等)

ほとんど理解できなかった。