Fugu-MT 論文翻訳(概要): Behavior Cloning in OpenAI using Case Based Reasoning

論文の概要: Behavior Cloning in OpenAI using Case Based Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11197v1
Date: Sun, 23 Feb 2020 22:41:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 09:09:29.369861
Title: Behavior Cloning in OpenAI using Case Based Reasoning
Title（参考訳）: 事例ベース推論を用いたOpenAIにおける行動クローニング
Authors: Chad Peters, Babak Esfandiari, Mohamad Zalat and Robert West
Abstract要約: 観察から学ぶ(LfO)とは、専門家の振る舞いを記録し、記録されたデータを用いて必要な振る舞いを生成することによってソフトウェアエージェントを構築するアプローチである。 jLOAFはケースベースの推論を使用してLfOを実現するプラットフォームである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.15182320149672
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Learning from Observation (LfO), also known as Behavioral Cloning, is an approach for building software agents by recording the behavior of an expert (human or artificial) and using the recorded data to generate the required behavior. jLOAF is a platform that uses Case-Based Reasoning to achieve LfO. In this paper we interface jLOAF with the popular OpenAI Gym environment. Our experimental results show how our approach can be used to provide a baseline for comparison in this domain, as well as identify the strengths and weaknesses when dealing with environmental complexity.
Abstract（参考訳）: learning from observation (lfo) は、専門家(人間または人工)の行動を記録し、記録されたデータを用いて必要な行動を生成することにより、ソフトウェアエージェントを構築するためのアプローチである。 jLOAFはケースベースの推論を使用してLfOを実現するプラットフォームである。本稿では、jLOAFと人気のあるOpenAI Gym環境をインターフェースする。実験結果は,この領域における比較基準と,環境複雑性を扱う際の強みと弱みの同定に,我々のアプローチがどう役立つかを示す。

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