論文の概要: Meta Adaptation using Importance Weighted Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1911.10322v2
• Date: Mon, 3 Jul 2023 06:22:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 18:30:29.089117
• Title: Meta Adaptation using Importance Weighted Demonstrations
• Title（参考訳）: 重み付け実演を用いたメタ適応
• Authors: Kiran Lekkala and Sami Abu-El-Haija and Laurent Itti
• Abstract要約: エージェントが新しいタスクを推測することが困難である場合も少なくない。 本稿では,特定のタスクの集合に関する事前知識を活用することで,関連するタスクを一般化する新しいアルゴリズムを提案する。 環境タスクの多様性からロボットを訓練し、目に見えない環境に適応できる実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.37671674146514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imitation learning has gained immense popularity because of its high sample-efficiency. However, in real-world scenarios, where the trajectory distribution of most of the tasks dynamically shifts, model fitting on continuously aggregated data alone would be futile. In some cases, the distribution shifts, so much, that it is difficult for an agent to infer the new task. We propose a novel algorithm to generalize on any related task by leveraging prior knowledge on a set of specific tasks, which involves assigning importance weights to each past demonstration. We show experiments where the robot is trained from a diversity of environmental tasks and is also able to adapt to an unseen environment, using few-shot learning. We also developed a prototype robot system to test our approach on the task of visual navigation, and experimental results obtained were able to confirm these suppositions.
• Abstract（参考訳）: 模擬学習は, サンプル効率が高いことから, 広く普及している。 しかし、ほとんどのタスクの軌道分布が動的に変化する現実のシナリオでは、連続的に集約されたデータのみに適合するモデルは無駄である。 場合によっては、分散があまりに大きくシフトするため、エージェントが新しいタスクを推測することが困難になる。 本稿では,過去の実演に重み付けを含む,特定のタスクの集合に関する事前知識を活用することで,関連するタスクを一般化する新しいアルゴリズムを提案する。 環境タスクの多様性からロボットを訓練する実験を行い、また、数発の学習を用いて、目に見えない環境に適応できることを示す。 また,視覚ナビゲーションの課題に対して,我々のアプローチをテストするためのプロトタイプロボットシステムを開発した。

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