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多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

多模态强化学习视觉强化学习语言模型预训练表征学习Github开源项目
GitHub论文文档

多模态强化学习精选资源

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这是一个**多模态强化学习（MMRL）**研究论文的集合。 该仓库将持续更新以跟踪MMRL的前沿进展。 某些论文可能与强化学习无关，但我们仍然将它们包含在内，因为它们可能对MMRL的研究有用。

欢迎关注和点赞！

简介

多模态强化学习智能体专注于从视频（图像）、语言（文本）或两者同时学习，就像人类一样。我们认为，让智能体直接从图像或文本中学习非常重要，因为这些数据可以轻松从互联网获取。

飞书20220922-161353

目录

论文

格式：
- [标题](论文链接) [相关链接]
  - 作者。
  - 关键词。
  - 实验环境。

ICLR 2024

ICLR 2023

  • PaLI：联合缩放的多语言语言-图像模型(<font color="red">杰出论文前5%</font>)

    • Xi Chen, Xiao Wang, Soravit Changpinyo, AJ Piergiovanni, Piotr Padlewski, Daniel Salz, Sebastian Goodman, Adam Grycner, Basil Mustafa, Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, Joan Puigcerver, Nan Ding, Keran Rong, Hassan Akbari, Gaurav Mishra, Linting Xue, Ashish Thapliyal, James Bradbury, Weicheng Kuo, Mojtaba Seyedhosseini, Chao Jia, Burcu Karagol Ayan, Carlos Riquelme, Andreas Steiner, Anelia Angelova, Xiaohua Zhai, Neil Houlsby, Radu Soricut
    • 关键词：惊人的零样本学习、语言组件和视觉组件
    • 实验环境：无

  • VIMA：基于多模态提示的通用机器人操作

    • Yunfan Jiang, Agrim Gupta, Zichen Zhang, Guanzhi Wang, Yongqiang Dou, Yanjun Chen, Li Fei-Fei, Anima Anandkumar, Yuke Zhu, Linxi Fan. NeurIPS 研讨会 2022
    • 关键词：多模态提示、基于 Transformer 的通用智能体模型、大规模基准测试
    • 实验环境：VIMA-Bench, VIMA-Data

  • 心灵之眼：基于模拟的语言模型推理

    • Ruibo Liu, Jason Wei, Shixiang Shane Gu, Te-Yen Wu, Soroush Vosoughi, Claire Cui, Denny Zhou, Andrew M. Dai
    • 关键词：语言到物理世界、推理能力
    • 实验环境：MuJoCo

ICLR 2022

ICLR 2021

ICLR 2019

  • 学习目标条件策略的可操作表示
    • Dibya Ghosh, Abhishek Gupta, Sergey Levine.
    • 关键词：可操作表示学习
    • 实验环境：2D 导航（2D 墙壁、2D 房间、轮式、轮式房间、蚂蚁、推动）

NeurIPS 2023

NeurIPS 2022

NeurIPS 2021

NeurIPS 2018

ICML 2022

ICML 2019

ICML 2017

CVPR 2022

CoRL 2022

其他

ArXiv

贡献

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许可证

Awesome 多模态强化学习在 Apache 2.0 许可下发布。

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