論文の概要: Learning Dexterous Manipulation from Suboptimal Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08587v2
• Date: Tue, 5 Jan 2021 17:22:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 21:40:34.811748
• Title: Learning Dexterous Manipulation from Suboptimal Experts
• Title（参考訳）: 準最適専門家からDexterous Manipulationを学ぶ
• Authors: Rae Jeong, Jost Tobias Springenberg, Jackie Kay, Daniel Zheng, Yuxiang Zhou, Alexandre Galashov, Nicolas Heess, Francesco Nori
• Abstract要約: 相対エントロピーQラーニング(Relative Entropy Q-Learning、REQ)は、オフラインおよび従来のRLアルゴリズムのアイデアを組み合わせた単純なポリシーアルゴリズムである。 本稿では、REQが、デモから一般の政治外RL、オフラインRL、およびRLにどのように有効であるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.8017067648129
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning dexterous manipulation in high-dimensional state-action spaces is an important open challenge with exploration presenting a major bottleneck. Although in many cases the learning process could be guided by demonstrations or other suboptimal experts, current RL algorithms for continuous action spaces often fail to effectively utilize combinations of highly off-policy expert data and on-policy exploration data. As a solution, we introduce Relative Entropy Q-Learning (REQ), a simple policy iteration algorithm that combines ideas from successful offline and conventional RL algorithms. It represents the optimal policy via importance sampling from a learned prior and is well-suited to take advantage of mixed data distributions. We demonstrate experimentally that REQ outperforms several strong baselines on robotic manipulation tasks for which suboptimal experts are available. We show how suboptimal experts can be constructed effectively by composing simple waypoint tracking controllers, and we also show how learned primitives can be combined with waypoint controllers to obtain reference behaviors to bootstrap a complex manipulation task on a simulated bimanual robot with human-like hands. Finally, we show that REQ is also effective for general off-policy RL, offline RL, and RL from demonstrations. Videos and further materials are available at sites.google.com/view/rlfse.
• Abstract（参考訳）: 高次元状態-アクション空間におけるデクスタース操作の学習は、大きなボトルネックを提示した探索において重要な課題である。 多くの場合、学習プロセスは、デモンストレーションやその他の準最適専門家によって導かれるが、継続的なアクション空間のための現在のrlアルゴリズムは、高度にオフポリシーな専門家データとオンポリティカルな探索データの組み合わせを効果的に利用できないことが多い。 解決策として、オフラインおよび従来のRLアルゴリズムのアイデアを組み合わせたシンプルなポリシー反復アルゴリズムであるRelative Entropy Q-Learning(REQ)を導入する。 これは、学習前の重要サンプリングによる最適ポリシーであり、混合データ分布を利用するのに適している。 実験により、REQは、ロボット操作タスクにおいて、準最適の専門家が利用できるいくつかの強力なベースラインを上回ります。 簡単なウェイポイントトラッキングコントローラを構成することで、最適下界の専門家を効果的に構築できることを示すとともに、学習したプリミティブをウェイポイントコントローラと組み合わせて、人間の手によるシミュレーションされたバイマニュアルロボットの複雑な操作タスクをブートストラップする参照動作を得る方法を示す。 最後に、REQは、デモから、一般的な政治外のRL、オフラインのRL、およびRLにも有効であることを示す。 ビデオとさらなる資料はsites.google.com/view/rlfseで入手できる。

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