Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Imitation Learning from Noisy Demonstrations

論文の概要: Robust Imitation Learning from Noisy Demonstrations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10181v3
Date: Fri, 19 Feb 2021 13:38:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-05 05:45:13.794229
Title: Robust Imitation Learning from Noisy Demonstrations
Title（参考訳）: 雑音実演によるロバスト模倣学習
Authors: Voot Tangkaratt, Nontawat Charoenphakdee, and Masashi Sugiyama
Abstract要約: 我々は,対称的損失を伴う分類リスクを最適化することにより,ロバストな模倣学習を実現することができることを示す。擬似ラベルと協調学習を効果的に組み合わせた新しい模倣学習法を提案する。連続制御ベンチマークによる実験結果から,本手法は最先端手法よりも頑健であることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 81.67837507534001
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Robust learning from noisy demonstrations is a practical but highly challenging problem in imitation learning. In this paper, we first theoretically show that robust imitation learning can be achieved by optimizing a classification risk with a symmetric loss. Based on this theoretical finding, we then propose a new imitation learning method that optimizes the classification risk by effectively combining pseudo-labeling with co-training. Unlike existing methods, our method does not require additional labels or strict assumptions about noise distributions. Experimental results on continuous-control benchmarks show that our method is more robust compared to state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: ノイズの多いデモンストレーションからのロバスト学習は、模倣学習の実践的だが非常に難しい問題である。本稿では,まず,対称損失を伴う分類リスクを最適化することで,頑健な模倣学習を実現することを理論的に示す。この理論的な発見に基づき,擬似ラベルとコトレーニングを効果的に組み合わせ,分類リスクを最適化する新しい模倣学習法を提案する。既存の手法とは異なり,本手法では雑音分布に関する追加ラベルや厳密な仮定を必要としない。連続制御ベンチマーク実験の結果,本手法は最先端手法よりも頑健であることが判明した。

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