BEAST: Efficient Tokenization of B-Splines Encoded Action Sequences for Imitation Learning

Zhou, Hongyi; Liao, Weiran; Huang, Xi; Tang, Yucheng; Otto, Fabian; Jia, Xiaogang; Jiang, Xinkai; Hilber, Simon; Li, Ge; Wang, Qian; Yağmurlu, Ömer Erdinç; Blank, Nils; Reuss, Moritz; Lioutikov, Rudolf

doi:10.52202/085713-5755

BEAST: Efficient Tokenization of B-Splines Encoded Action Sequences for Imitation Learning

Zhou, Hongyi ¹; Liao, Weiran ¹; Huang, Xi; Tang, Yucheng ¹; Otto, Fabian; Jia, Xiaogang ¹; Jiang, Xinkai ¹; Hilber, Simon ¹; Li, Ge ¹; Wang, Qian ¹; Yağmurlu, Ömer Erdinç ¹; Blank, Nils ¹; Reuss, Moritz ¹; Lioutikov, Rudolf ¹
¹ Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

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DOI: 10.52202/085713-5755

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Zugehörige Institution(en) am KIT	Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp	Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr	2025
Sprache	Englisch
Identifikator	ISBN: 979-8-3313-3827-5 ISSN: 1049-5258 KITopen-ID: 1000196795
Erschienen in	39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025), San Diego, CA, 2nd-7th December 2025, and Mexico City, Mexico 30th November - 5th December 2025
Veranstaltung	39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025), San Diego / Mexico City, 30.11.2025 – 07.12.2025
Verlag	Neural information processing systems foundation
Seiten	191629 - 191654
Serie	Advances in Neural Information Processing Systems ; 38
Externe Relationen	Siehe auch

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