人間駆動動的データセット増強による行動クローニングの改善【JST・京大機械翻訳】

Malato Federico; Jehkonen Joona; Hautamaeki Ville

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214844503088 整理番号：22P0276879

人間駆動動的データセット増強による行動クローニングの改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Behavioural Cloning with Human-Driven Dynamic Dataset Augmentation

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発行年： 2022年01月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月19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)

行動クローニングは,エージェントを訓練するために広く使われており,専門家の軌跡に基づく一般的行動を教えるための高速で堅固なアプローチとして認識されている。そのような方法は教師つき学習パラダイムに従い,データの分布に強く依存する。本論文では,行動クローニングとヒトインザループ訓練との組み合わせが,その欠陥のいくつかを解決し,訓練時間をスピードアップし,必要な資源を低くしながら,トリクシー状況を克服するためのエージェントタスク特異的補正を提供する方法を示した。これを行うために,専門家がシミュレーション中に任意の瞬間にエージェントを制御でき,その問題状況に最適解を与える新しいアプローチを導入した。著者らの実験は,このアプローチが定量的評価と人間様線の両方に関してより良い政策に導くことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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