BayesFP: Posterior Estimation for Flow-Based Policies via Feynman-Kac Sampling
BayesFP एक एकीकृत, रिट्रेनिंग-मुक्त इन्फरेंस-टाइम फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो डिफ्यूजन और फ्लो-मैचिंग पॉलिसियों दोनों के लिए पोस्टीरियर सैंपलिंग को सक्षम करने हेतु फेनमैन-काक सुधारक (Feynman-Kac corrector) का लाभ उठाता है, जिससे रोबोट्स को सीखे गए विशेषज्ञ व्यवहार के प्रति वफादार रहते हुए सुरक्षा बाधाओं और कार्य उद्देश्यों को पूरा करने वाले प्रक्षेप पथ (trajectories) उत्पन्न करने की अनुमति मिलती है।