HILONet:非整列観測からの階層的模倣学習【JST・京大機械翻訳】

Liu Shanqi; Cao Junjie; Chen Wenzhou; Wen Licheng; Liu Yong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202863227565 整理番号：21P0059236

HILONet:非整列観測からの階層的模倣学習【JST・京大機械翻訳】

HILONet: Hierarchical Imitation Learning from Non-Aligned Observations

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発行年： 2020年11月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多くの模倣学習法は,実証ステップバイステップに従って専門家を模倣することを意図するので,非時間整列環境における観測のみの軌跡からの学習は挑戦的である。しかし,整列実証は実世界シナリオではほとんど得られない。本研究では,階層的構造を採用して,階層的構造を採用し,動的に実証された観測から実行可能なサブゴールを選択する,階層的模倣学習と呼ばれる新しい模倣学習アプローチを提案した。提案手法は,単一目標位置を持つかどうかにかかわらず,これらのサブゴールを達成することによって,すべての種類のタスクを解決できる。また,階層構造における試料効率を増加させる3つの異なる方法も提示した。いくつかの環境を用いて広範な実験を行った。結果は,性能と学習効率の両方の改善を示す。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ロボットの運動・制御

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