論文の概要: CLOUD: Contrastive Learning of Unsupervised Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12488v1
• Date: Fri, 23 Oct 2020 15:42:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 23:55:04.348182
• Title: CLOUD: Contrastive Learning of Unsupervised Dynamics
• Title（参考訳）: CLOUD: 教師なしダイナミクスの対照的な学習
• Authors: Jianren Wang, Yujie Lu, Hang Zhao
• Abstract要約: コントラスト推定により、完全に教師のない方法で前方・逆ダイナミクスを学習することを提案する。 目標指向計画や観察からの模倣など,さまざまなタスクにまたがるアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.091886595825947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing agents that can perform complex control tasks from high dimensional observations such as pixels is challenging due to difficulties in learning dynamics efficiently. In this work, we propose to learn forward and inverse dynamics in a fully unsupervised manner via contrastive estimation. Specifically, we train a forward dynamics model and an inverse dynamics model in the feature space of states and actions with data collected from random exploration. Unlike most existing deterministic models, our energy-based model takes into account the stochastic nature of agent-environment interactions. We demonstrate the efficacy of our approach across a variety of tasks including goal-directed planning and imitation from observations. Project videos and code are at https://jianrenw.github.io/cloud/.
• Abstract（参考訳）: ピクセルのような高次元の観察から複雑な制御タスクを実行できるエージェントの開発は、効率的に学習するダイナミクスの難しさから困難である。 本研究では, コントラスト推定により, 完全に教師なしの方法でフォワードと逆ダイナミクスを学ぶことを提案する。 具体的には,ランダム探索から収集したデータを用いて,状態と動作の特徴空間におけるフォワードダイナミクスモデルと逆ダイナミクスモデルを訓練する。 既存の決定論的モデルとは異なり、我々のエネルギーベースモデルはエージェント-環境相互作用の確率的性質を考慮に入れている。 ゴール指向の計画や観察からの模倣など,さまざまなタスクにわたるアプローチの有効性を実証する。 プロジェクトビデオとコードはhttps://jianrenw.github.io/cloud/。

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