В работе рассматриваются методы, предложенные в статьях «Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion» и «Diffusion Policies as an Expressive Policy Class for Offline Reinforcment Learning». Исследование происходило методом компьютерного моделирования с использованием библиотек gym, MuJoCo и PyBullet, а также фреймворка для машинного обучения PyTorch. Обучение моделей проводилось для различных наборов гиперпараметров с целью найти конфигурации с лучшей скоростью обучения. Результатом работы являются методические указания по применению и настройке исследуемых методов для решения широкого класса задач робототехники.

Лалаянц К.А., Дюжев В.Д. (науч. рук. Ведяков А.А.) ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ДИФФУЗИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ ЗАДАЧАХ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/12672