justin seeley

摘要： [source] Siggraph Video Game Symposium [year] 2006 提出PhysicsBench Benchmarks 但个人以为其观点有可圈占之处。 Interactive Entertainment产业，主要是游戏。 Kinematics vs. Physics Kinematics – state-of-the-art 但在要做的动作要复杂，需要的支持数据库... 阅读全文

摘要： [source] SCA [year] 2006 略读，没啥大感觉，和之前看的类似文章一样，一堆公式推导，流体力学、数值分析啥啥的，然后模拟… 但效果确实很赞。 阅读全文

摘要： [source] siggraph [year] 2007 模仿人的动作。 修改动作数据，PDs驱动 Imitation-based learning appoach使可以迁移运动风格，但需要精细的控制。因此有本文的思路。 得到的控制器还可以在几个间转移。 相关工作： 1. Data-Driven using Mocap data. Motion Graph 2. dynamic control ... 阅读全文

摘要： [source] ICML [year] 2006 to automate the mapping from perception features to costs 不再只是与一个点（期望）间的距离，而是与示例数据点集间的距离 文章先提出Quadratic Programming Formulation 再Efficient Optimization，有伪代码，取subgradient 方向，即... 阅读全文

摘要： [source] siggraph [year] 2010 在动作图上使用控制器以达到某目标，要有一个好的reward function，靠手工不准确且繁琐，提出IRL方法 Related Word 1.Motion Graph方面 DP与RL 2.IRL 3.Movement Style Motion Controller Model IRL 1.Definition 2.Apprentices... 阅读全文

摘要： [source] ICML [year] 2004 在本文中直接提出了两个算法:MMP和Projection方法。 Projection方法比较容易，可以找到实现。 找一个下降方向。 困难在于建模，如何找出MDP/R的各构成。其中的S A \phi都不那么明显。 阅读全文

摘要： [year] 2008 [source] 智能系统学报 目前用于从示教学习中不愿回报函数的评述已非基于逆向增强学习的深造学习和MMP框架两种 Ng和Russell提出 IRL，通过最大化专家演示策略和其他策略的还原。Abbeel等将IRL进行拓展，称为学徒学习。 基于线性回报函数的学习 IRL max_{\tao, w}{\Tao}, with V_w (\tao_E) \ge V_w(\tao_... 阅读全文

摘要： v [source] ICML [year] 2000 设计人员只有粗线的概念而不能形成一个良好的回馈函数时 希望能通过一些最优情况找回代价函数 1. MDPs 在之前一篇博文中讲过了 Q函数 2.IRL in Finite State Spaces 归为优化 这个优化的形式，使最小中的最大，不由让人想到SVM（事实的确有这样一篇文章） 3. Linear Function Approximati... 阅读全文

摘要： [source] siggraph [year] 2007 对人物的交互式控制，在低维度上计算得到至目的地的近似最优动作。 关注的是fluidity and variability, synthesis of a kinematic controller that blends precaptured motion clips to achieve complex multi-objectives... 阅读全文

摘要： 十二三的年纪，就离开了家， 散乱的长长头发，遮住了脸颊， 白色的连衣裙，已遮蔽不了身体， 即使春天，也不再允许鲜花？ 阅读全文