UnsupervisedGloveAction:手动交互的层次模型的无监督学习（ICRA 2018）

手动交互的层次模型的无监督学习（ICRA 2018） 集群管道的源代码/ ACA优化/推理标记 用法 $ git clone 聚类 使用“ main.m”作为“群集”文件夹中的条目以启动群集管道 样本手数据放置在“ Clustering / hand_data”中 ACA 使用“ ACA.cpp”作为“ ACA”文件夹中的条目以开始群集优化 编译：g ++ ACA.cpp -o ACA 执行：./ACA [NC] [data_name]，例如。 ./ACA 9 sample_hand_data 推理 使用“ AnnealGibbs.py”作为“推理”文件夹中的条目以启动Gibbs退火 解析器放置在“推理/诱导语法”中以计算先验 高斯被放置在“推论/高斯”中以计算似然 使用“ main.m”作为“推理/高斯”中的条目，以计算带有地面真相标记数据的高斯参数 标记的运动序列作为输入，可以