論文の概要: f-IRL: Inverse Reinforcement Learning via State Marginal Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04709v2
• Date: Tue, 29 Dec 2020 11:56:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 02:20:50.534441
• Title: f-IRL: Inverse Reinforcement Learning via State Marginal Matching
• Title（参考訳）: f-IRL:ステートマージナルマッチングによる逆強化学習
• Authors: Tianwei Ni, Harshit Sikchi, Yufei Wang, Tejus Gupta, Lisa Lee, Benjamin Eysenbach
• Abstract要約: 本稿では,エキスパート状態密度に適合する報酬関数(およびそれに対応するポリシー)を学習する手法を提案する。 本稿では, 勾配勾配勾配から定常報酬関数を復元するアルゴリズムf-IRLを提案する。 提案手法は, サンプル効率と専門トラジェクトリの要求数の観点から, 対向的模倣学習法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.100127636586317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imitation learning is well-suited for robotic tasks where it is difficult to directly program the behavior or specify a cost for optimal control. In this work, we propose a method for learning the reward function (and the corresponding policy) to match the expert state density. Our main result is the analytic gradient of any f-divergence between the agent and expert state distribution w.r.t. reward parameters. Based on the derived gradient, we present an algorithm, f-IRL, that recovers a stationary reward function from the expert density by gradient descent. We show that f-IRL can learn behaviors from a hand-designed target state density or implicitly through expert observations. Our method outperforms adversarial imitation learning methods in terms of sample efficiency and the required number of expert trajectories on IRL benchmarks. Moreover, we show that the recovered reward function can be used to quickly solve downstream tasks, and empirically demonstrate its utility on hard-to-explore tasks and for behavior transfer across changes in dynamics.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習は、動作を直接プログラムしたり、最適な制御コストを指定するのが難しいロボット作業に適している。 本研究では,エキスパート状態密度に適合する報酬関数(およびそれに対応するポリシー)を学習する手法を提案する。 我々の主な成果は、エージェントと専門家状態分布w.r.t.報酬パラメータ間のf-偏差の分析勾配である。 得られた勾配に基づいて, 勾配降下によって専門家密度から定常報酬関数を回復するアルゴリズムf-irlを提案する。 f-irlは,手作りの目標状態密度から,あるいは暗黙的に専門家の観察を通じて行動を学ぶことができる。 提案手法は,irlベンチマークのサンプル効率と専門的特徴量において,逆模倣学習法を上回っている。 さらに, 回収した報酬関数は, 下流課題を迅速に解くために利用でき, 実験により, 難解な作業や, 動的変化を横断する行動伝達に有用性を示す。

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