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PUN：用神经算子在控制噪声下学习价值场进行规划
Planning under Noise with Neural Operators
AI 导读 · 根据来源整理
作者提出 Planning Under Noise（PUN），一种学习噪声感知价值场的神经算子，用于在未见几何环境中进行规划。该方法在障碍物上施加反射 Neumann 边界条件、在目标处施加 Dirichlet 条件，并扩展 Monte Carlo 求解器 Walk on Stars 到更高维，从部分收敛的噪声标签中学习几何到价值场的映射。
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