論文の概要: Reparameterized Variational Divergence Minimization for Stable Imitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10810v1
• Date: Thu, 18 Jun 2020 19:04:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 13:07:33.072523
• Title: Reparameterized Variational Divergence Minimization for Stable Imitation
• Title（参考訳）: 安定模擬のためのパラメータ化変分最小化
• Authors: Dilip Arumugam, Debadeepta Dey, Alekh Agarwal, Asli Celikyilmaz, Elnaz Nouri, Bill Dolan
• Abstract要約: 確率的発散の選択における変動が、より高性能なILOアルゴリズムをもたらす可能性について検討する。 本稿では,提案する$f$-divergence最小化フレームワークの課題を軽減するために,逆模倣学習のための再パラメータ化手法を提案する。 経験的に、我々の設計選択は、ベースラインアプローチより優れ、低次元連続制御タスクにおける専門家のパフォーマンスとより密に適合するIOOアルゴリズムを許容することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.06909373038396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While recent state-of-the-art results for adversarial imitation-learning algorithms are encouraging, recent works exploring the imitation learning from observation (ILO) setting, where trajectories \textit{only} contain expert observations, have not been met with the same success. Inspired by recent investigations of $f$-divergence manipulation for the standard imitation learning setting(Ke et al., 2019; Ghasemipour et al., 2019), we here examine the extent to which variations in the choice of probabilistic divergence may yield more performant ILO algorithms. We unfortunately find that $f$-divergence minimization through reinforcement learning is susceptible to numerical instabilities. We contribute a reparameterization trick for adversarial imitation learning to alleviate the optimization challenges of the promising $f$-divergence minimization framework. Empirically, we demonstrate that our design choices allow for ILO algorithms that outperform baseline approaches and more closely match expert performance in low-dimensional continuous-control tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年、敵の模倣学習アルゴリズムの最先端の成果が奨励されているが、観測(ILO)設定からの模倣学習(trajectories \textit{only} が専門的な観察を含む)を探求する最近の研究は、同じ成功を収めていない。 標準的な模倣学習環境(Ke et al., 2019; Ghasemipour et al., 2019)に対する$f$-divergence操作の最近の研究に触発されて、確率的発散の選択における変動がより優れたIOOアルゴリズムをもたらす可能性について検討した。 残念ながら、強化学習による$f$-divergenceの最小化は数値不安定性に影響を受けやすい。 本稿では,$f$-divergence最小化フレームワークの最適化課題を軽減するために,逆模倣学習のためのパラメータ化手法を提案する。 経験的に、我々の設計選択は、ベースラインアプローチより優れ、低次元連続制御タスクにおける専門家のパフォーマンスとより密に適合するIOOアルゴリズムを許容することを示した。

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