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Using Non-Expert Data to Robustify Imitation Learning via Offline Reinforcement Learning

Created by
  • Haebom

作者

Kevin Huang, Rosario Scalise, Cleah Winston, Ayush Agrawal, Yunchu Zhang, Rohan Baijal, Markus Grotz, Byron Boots, Benjamin Burchfiel, Masha Itkina, Paarth Shah, Abhishek Gupta

概要

本論文は、ロボットの複雑な作業を学習するために専門家の実証に依存する模倣学習の限界を指摘し、非専門家データを活用するためのオフライン強化学習の可能性を提示する。特に、データスパース環境で非専門家データを効果的に活用するためのアルゴリズム的修正を提案し、政策分布のサポート範囲を広げることが重要であると強調する。提案された方法は、操作作業における初期条件の範囲を広げ、部分的または最適化されていないデモンストレーションを含むすべての収集されたデータを利用することによってポリシーのパフォーマンスを向上させることができることを実証している。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
非専門家データを活用したロボット政策学習の可能性を提示し、データ希少性環境でも効果的なアルゴリズム的改善を提示する。
オフライン強化学習を通じて模倣学習のパフォーマンスを向上させる新しいアプローチを提示します。
政策分布の支援範囲を広げることが一般化と回復能力の向上に重要であることを強調する。
部分的または最適化されていない実証データの利用可能性を示します。
Limitations:
具体的なアルゴリズム的修正と実装の詳細についての詳細な説明の欠如。
提案された方法の一般化能力に対する追加の実験的検証の必要性
実際の環境での適用性と性能に関するさらなる研究の必要性
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