論文の概要: Language-Conditioned Goal Generation: a New Approach to Language Grounding for RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07043v1
• Date: Fri, 12 Jun 2020 09:54:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 01:57:02.216824
• Title: Language-Conditioned Goal Generation: a New Approach to Language Grounding for RL
• Title（参考訳）: 言語定義ゴール生成:RLのための言語接地への新しいアプローチ
• Authors: C\'edric Colas, Ahmed Akakzia, Pierre-Yves Oudeyer, Mohamed Chetouani, Olivier Sigaud
• Abstract要約: 現実の世界では、言語エージェントも具体的エージェントであり、それらは物理的な世界で知覚され、作用する。 本稿では,ゴールジェネレータの条件付けに言語を用いることを提案する。目標条件を考慮すれば,エージェントに対して言語に依存しない目標を生成するために,言語条件付きゴールジェネレータを訓練することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.327749767424567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the real world, linguistic agents are also embodied agents: they perceive and act in the physical world. The notion of Language Grounding questions the interactions between language and embodiment: how do learning agents connect or ground linguistic representations to the physical world ? This question has recently been approached by the Reinforcement Learning community under the framework of instruction-following agents. In these agents, behavioral policies or reward functions are conditioned on the embedding of an instruction expressed in natural language. This paper proposes another approach: using language to condition goal generators. Given any goal-conditioned policy, one could train a language-conditioned goal generator to generate language-agnostic goals for the agent. This method allows to decouple sensorimotor learning from language acquisition and enable agents to demonstrate a diversity of behaviors for any given instruction. We propose a particular instantiation of this approach and demonstrate its benefits.
• Abstract（参考訳）: 現実世界では、言語エージェントも具体化され、物理的な世界で知覚され、作用する。 言語接地の概念は、言語と具体化の相互作用に疑問を呈する: 学習エージェントは物理的な世界と言語表現をどう結び付けるか、あるいは接地するか? この質問は、最近、インストラクションフォローエージェントの枠組みの下で強化学習コミュニティからアプローチされている。 これらのエージェントでは、自然言語で表現された命令の埋め込みに行動ポリシーまたは報酬関数が条件付けられる。 本稿では,言語を用いたゴール生成手法を提案する。 目標条件付きポリシーがあれば、言語条件付きゴールジェネレータをトレーニングして、エージェントの言語に依存しない目標を生成することができる。 この方法では、感覚運動学習を言語習得から切り離し、エージェントが任意の命令に対する行動の多様性を示すことができる。 このアプローチの特定のインスタンス化を提案し、その利点を実証する。

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