Fugu-MT 論文翻訳(概要): Balance Between Efficient and Effective Learning: Dense2Sparse Reward Shaping for Robot Manipulation with Environment Uncertainty

論文の概要: Balance Between Efficient and Effective Learning: Dense2Sparse Reward Shaping for Robot Manipulation with Environment Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02740v1
Date: Thu, 5 Mar 2020 16:10:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-26 06:32:36.042102
Title: Balance Between Efficient and Effective Learning: Dense2Sparse Reward Shaping for Robot Manipulation with Environment Uncertainty
Title（参考訳）: 効率的な学習と効果的な学習のバランス - dense2sparse reward shapingによる環境不確かさを伴うロボット操作
Authors: Yongle Luo, Kun Dong, Lili Zhao, Zhiyong Sun, Chao Zhou, Bo Song
Abstract要約: 本稿では,Dense2Sparseという,シンプルだが強力な報酬形成手法を提案する。これは、密集報酬の高速収束とスパース報酬のノイズ分離の利点を組み合わせて、学習効率と効果のバランスをとる。実験の結果,Dense2Sparse法は,スタンドアローンの高密度報酬やスパース報酬に比べて高い期待報酬を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.178202899299267
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Efficient and effective learning is one of the ultimate goals of the deep reinforcement learning (DRL), although the compromise has been made in most of the time, especially for the application of robot manipulations. Learning is always expensive for robot manipulation tasks and the learning effectiveness could be affected by the system uncertainty. In order to solve above challenges, in this study, we proposed a simple but powerful reward shaping method, namely Dense2Sparse. It combines the advantage of fast convergence of dense reward and the noise isolation of the sparse reward, to achieve a balance between learning efficiency and effectiveness, which makes it suitable for robot manipulation tasks. We evaluated our Dense2Sparse method with a series of ablation experiments using the state representation model with system uncertainty. The experiment results show that the Dense2Sparse method obtained higher expected reward compared with the ones using standalone dense reward or sparse reward, and it also has a superior tolerance of system uncertainty.
Abstract（参考訳）: 効率的かつ効果的な学習は、深層強化学習(drl)の究極の目標の1つであるが、特にロボット操作の応用において、ほとんどの時間において妥協がなされている。学習は常にロボット操作作業に費用がかかり、学習の有効性はシステムの不確実性に影響される可能性がある。以上の課題を解決するため,本稿では,Dense2Sparseという,シンプルだが強力な報酬形成手法を提案する。これは、密集報酬の高速収束とスパース報酬のノイズ分離の利点を組み合わせることで、学習効率と効率性のバランスを達成し、ロボット操作タスクに適している。システム不確かさを伴う状態表現モデルを用いて, 一連のアブレーション実験を行い, dense2sparse法を評価した。実験の結果,drk2sparse法では,単独のdrk法やsparse法に比べて高い期待値が得られ,システム不確かさに対する耐性も高かった。

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