論文の概要: Belief-Grounded Networks for Accelerated Robot Learning under Partial Observability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09170v5
• Date: Thu, 21 Oct 2021 00:37:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 21:14:19.479836
• Title: Belief-Grounded Networks for Accelerated Robot Learning under Partial Observability
• Title（参考訳）: 部分観測可能性を考慮した加速ロボット学習のための信念周辺ネットワーク
• Authors: Hai Nguyen, Brett Daley, Xinchao Song, Christopher Amato, Robert Platt
• Abstract要約: 本稿では,BGN(Belief-Grounded Network)と呼ばれる部分観測可能性下での政策学習手法を提案する。 BGNはニューラルネットワークにインセンティブを与え、入力履歴を簡潔に要約する。 他のテスト方法よりも優れており、物理的なロボットに移植された場合、その学習ポリシーはうまく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.080765595494213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many important robotics problems are partially observable in the sense that a single visual or force-feedback measurement is insufficient to reconstruct the state. Standard approaches involve learning a policy over beliefs or observation-action histories. However, both of these have drawbacks; it is expensive to track the belief online, and it is hard to learn policies directly over histories. We propose a method for policy learning under partial observability called the Belief-Grounded Network (BGN) in which an auxiliary belief-reconstruction loss incentivizes a neural network to concisely summarize its input history. Since the resulting policy is a function of the history rather than the belief, it can be executed easily at runtime. We compare BGN against several baselines on classic benchmark tasks as well as three novel robotic touch-sensing tasks. BGN outperforms all other tested methods and its learned policies work well when transferred onto a physical robot.
• Abstract（参考訳）: 多くの重要なロボット工学の問題は、視覚または力による測定が状態の再構築に不十分であるという意味で部分的に観察可能である。 標準的なアプローチは、信念や観察行動史に関する政策を学ぶことである。 しかし、どちらも欠点があり、オンラインで信念を追跡するのは高価であり、歴史よりも直接政策を学ぶのは難しい。 本稿では,補助的信念再構成損失がニューラルネットワークにインセンティブを与え,その入力履歴を簡潔に要約する,信条基底ネットワーク(bgn)と呼ばれる部分的可観測性下でのポリシ学習手法を提案する。 結果として得られるポリシーは信念よりも歴史の関数であるため、実行時に容易に実行できる。 我々は、BGNを古典的なベンチマークタスクのベースライン、および3つの新しいロボットタッチセンシングタスクと比較した。 BGNは、他の試験方法よりも優れており、学習されたポリシーは、物理的なロボットに転送するとうまく機能する。

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