デモンストレーションからのコントラスト学習【JST・京大機械翻訳】

Correia Andre; Alexandre Luis A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211844869512 整理番号：22P0281973

デモンストレーションからのコントラスト学習【JST・京大機械翻訳】

Contrastive Learning from Demonstrations

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発行年： 2022年01月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月07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)

本論文では,複数の視点から捉えられたラベルなしビデオ実証から視覚表現を学習するためのフレームワークを提案した。これらの表現は,ピックと場所を含むいくつかのロボットタスクを模倣するために適用可能であることを示した。特徴埋込みにおける無関係な情報を抑制しながら,タスク関連情報を強化するために,コントラスト学習を適用することにより,最近提案された自己監督学習アルゴリズムを最適化した。公的に利用可能なマルチビューポーリングとカスタムPickとPlceデータセットで提案した方法を検証し,それをTCN三重項ベースラインと比較した。3つのメトリックスを用いて学習表現を評価した:視点アラインメント,ステージ分類および強化学習,およびすべての場合において,訓練反復の数低減の付加的利点とともに,最先端の手法と比較して結果を改善した。【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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