LEARNING
用于视觉运动策略学习的有序动作令牌
Chaoqi Liu, Yue Zhao, Haonan Chen, Xiaoshen Han, Jiawei Gao, Ehsan Adeli, Yilun Du
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出有序动作令牌化（OAT），一种满足高压缩、完全可解码和有序令牌空间三个需求的学习型动作令牌化方法。OAT通过带寄存器的Transformer、有限标量量化和有序诱导训练机制，将动作块离散化为有序令牌序列，早期令牌包含粗粒度控制信息，后期令牌细化残差细节，实现了推理成本与动作保真度的随时权衡。
关键词
action tokenizationvisuomotor policyordered tokensdiscretizationtransformer
相关论文
LEARNING
📊 8,465 引用
The Organization of Behavior
D. O. Hebb
2005
LEARNING
📊 7,678 引用
Fractional Brownian Motions, Fractional Noises and Applications
Benoît B. Mandelbrot, John W. Van Ness
1968
LEARNING
开放获取📊 7,484 引用
Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions
Laith Alzubaidi, Jinglan Zhang, Amjad J. Humaidi 等 10 位作者
2021
LEARNING
📊 4,608 引用
A guide to deep learning in healthcare
Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar 等 10 位作者
2018