論文の概要: Off-Policy Adversarial Inverse Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01138v1
• Date: Sun, 3 May 2020 16:51:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 06:06:20.438554
• Title: Off-Policy Adversarial Inverse Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: off-policy adversarial 逆強化学習
• Authors: Samin Yeasar Arnob
• Abstract要約: Adversarial Imitation Learning (AIL)は、強化学習(RL)におけるアルゴリズムのクラスである。 本稿では, サンプル効率が良く, 模倣性能も良好であるOff-policy-AIRLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial Imitation Learning (AIL) is a class of algorithms in Reinforcement learning (RL), which tries to imitate an expert without taking any reward from the environment and does not provide expert behavior directly to the policy training. Rather, an agent learns a policy distribution that minimizes the difference from expert behavior in an adversarial setting. Adversarial Inverse Reinforcement Learning (AIRL) leverages the idea of AIL, integrates a reward function approximation along with learning the policy, and shows the utility of IRL in the transfer learning setting. But the reward function approximator that enables transfer learning does not perform well in imitation tasks. We propose an Off-Policy Adversarial Inverse Reinforcement Learning (Off-policy-AIRL) algorithm which is sample efficient as well as gives good imitation performance compared to the state-of-the-art AIL algorithm in the continuous control tasks. For the same reward function approximator, we show the utility of learning our algorithm over AIL by using the learned reward function to retrain the policy over a task under significant variation where expert demonstrations are absent.
• Abstract（参考訳）: 敵対的模倣学習(adversarial imitation learning, ail)は、強化学習(rl)におけるアルゴリズムの1つで、環境から報酬を得ることなく専門家を模倣し、ポリシートレーニングに直接専門家の行動を提供しない。 むしろ、エージェントは、敵対的な設定で専門家の行動との違いを最小化するポリシー分布を学ぶ。 Inversarial Inverse Reinforcement Learning (AIRL) は AIL の考え方を活用し、報酬関数近似とポリシーの学習を統合し、転送学習環境におけるIRLの有用性を示す。 しかし、伝達学習を可能にする報酬関数近似器は模倣タスクではうまく機能しない。 本稿では, サンプル効率が高く, 連続制御タスクにおける最先端のAILアルゴリズムと比較して, 模擬性能が良好であるOff-Policy Adversarial Inverse Reinforcement Learning (Off-AIRL)アルゴリズムを提案する。 同じ報奨関数近似器では、学習した報奨関数を用いてAIL上でアルゴリズムを学習し、専門家のデモンストレーションが欠落している大きな変動の下でタスク上のポリシーを再訓練するの有用性を示す。

関連論文リスト

• Non-Adversarial Inverse Reinforcement Learning via Successor Feature Matching [23.600285251963395]
  逆強化学習(IRL)では、エージェントは環境との相互作用を通じて専門家のデモンストレーションを再現しようとする。 伝統的にIRLは、敵が報酬モデルを探し出し、学習者が繰り返しRL手順で報酬を最適化する対戦ゲームとして扱われる。 直接ポリシー最適化によるIRLに対する新しいアプローチを提案し、リターンの線形因数分解を後継特徴の内積および報酬ベクトルとして活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T14:05:50Z)
• PG-Rainbow: Using Distributional Reinforcement Learning in Policy Gradient Methods [0.0]
  本稿では,分散強化学習フレームワークとポリシ勾配アルゴリズムを組み合わせた新しいアルゴリズムPG-Rainbowを紹介する。 政策ネットワークに報酬分配情報を統合することで、政策エージェントが強化された能力を取得するという経験的結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T04:18:52Z)
• RILe: Reinforced Imitation Learning [60.63173816209543]
  RILeは、学生のパフォーマンスと専門家によるデモンストレーションとの整合性に基づいて、動的報酬関数を学習する新しいトレーナー学生システムである。 RILeは、従来のメソッドがフェールする複雑な環境でのより良いパフォーマンスを実現し、複雑なシミュレートされたロボット移動タスクにおいて、既存のメソッドを2倍の性能で上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T17:56:31Z)
• RLIF: Interactive Imitation Learning as Reinforcement Learning [56.997263135104504]
  我々は,対話型模倣学習と類似するが,さらに実践的な仮定の下で,非政治強化学習によってパフォーマンスが向上できることを実証する。 提案手法は,ユーザ介入信号を用いた強化学習を報奨として利用する。 このことは、インタラクティブな模倣学習において介入する専門家がほぼ最適であるべきだという仮定を緩和し、アルゴリズムが潜在的に最適でない人間の専門家よりも改善される行動を学ぶことを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T21:05:21Z)
• CLARE: Conservative Model-Based Reward Learning for Offline Inverse Reinforcement Learning [26.05184273238923]
  この研究は、オフライン逆強化学習(IRL)における大きな課題に取り組むことを目的としている。 我々は「保守主義」を学習報酬関数に統合することでオフラインIRLを効率的に解くアルゴリズム(CLARE)を考案した。 我々の理論的分析は、学習した方針と専門家の政策の間のリターンギャップに上限を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-09T17:16:29Z)
• Inapplicable Actions Learning for Knowledge Transfer in Reinforcement Learning [3.194414753332705]
  学習不能な動作はRLアルゴリズムのサンプル効率を大幅に向上させることを示す。 得られた知識の伝達性のおかげで、学習プロセスをより効率的にするために、他のタスクやドメインで再利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T17:45:39Z)
• Basis for Intentions: Efficient Inverse Reinforcement Learning using Past Experience [89.30876995059168]
  逆強化学習(IRL) - エージェントの報酬関数をその振る舞いを観察することから推測する。 本稿では、エージェントの報酬関数を観察することのできないIRLの問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-09T17:29:49Z)
• Off-policy Reinforcement Learning with Optimistic Exploration and Distribution Correction [73.77593805292194]
  我々は、政治以外のアクター批判的枠組みにおいて、批評家のほぼ上位信頼度を最大化するために、別の調査政策を訓練する。 最近導入されたDICEフレームワークを応用して、非政治アクター犯罪訓練のための分布補正比を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T22:07:51Z)
• PsiPhi-Learning: Reinforcement Learning with Demonstrations using Successor Features and Inverse Temporal Difference Learning [102.36450942613091]
  時間差学習(ITD)と呼ばれる逆強化学習アルゴリズムを提案する。 Psi Phi$-learningと呼ばれるデモで強化学習のための新しいアルゴリズムに到達し、オンライン環境の相互作用から学習とITDをシームレスに統合する方法を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T21:12:09Z)
• oIRL: Robust Adversarial Inverse Reinforcement Learning with Temporally Extended Actions [37.66289166905027]
  与えられた環境に対する報酬関数の明示的エンジニアリングは、強化学習方法の大きな障害となっている。 本稿では,階層的不整合報酬を選択肢に対するポリシーで学習するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T22:21:41Z)
• Reward-Conditioned Policies [100.64167842905069]
  模倣学習には、ほぼ最適の専門家データが必要である。 実演なしで指導的学習を通じて効果的な政策を学べるか? 政策探索の原則的手法として,このようなアプローチを導出する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T18:07:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。