論文の概要: A Variational Infinite Mixture for Probabilistic Inverse Dynamics Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05217v3
• Date: Tue, 30 Mar 2021 08:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 08:25:09.478087
• Title: A Variational Infinite Mixture for Probabilistic Inverse Dynamics Learning
• Title（参考訳）: 確率的逆ダイナミクス学習のための変分無限混合
• Authors: Hany Abdulsamad, Peter Nickl, Pascal Klink, Jan Peters
• Abstract要約: 確率的局所モデルの無限混合に対する効率的な変分ベイズ推論手法を開発した。 我々は、データ駆動適応、高速予測、不連続関数とヘテロセダスティックノイズに対処する能力の組み合わせにおけるモデルのパワーを強調した。 学習したモデルを用いてBarrett-WAMマニピュレータのオンライン動的制御を行い、軌道追跡性能を大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.90240171916858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probabilistic regression techniques in control and robotics applications have to fulfill different criteria of data-driven adaptability, computational efficiency, scalability to high dimensions, and the capacity to deal with different modalities in the data. Classical regressors usually fulfill only a subset of these properties. In this work, we extend seminal work on Bayesian nonparametric mixtures and derive an efficient variational Bayes inference technique for infinite mixtures of probabilistic local polynomial models with well-calibrated certainty quantification. We highlight the model's power in combining data-driven complexity adaptation, fast prediction and the ability to deal with discontinuous functions and heteroscedastic noise. We benchmark this technique on a range of large real inverse dynamics datasets, showing that the infinite mixture formulation is competitive with classical Local Learning methods and regularizes model complexity by adapting the number of components based on data and without relying on heuristics. Moreover, to showcase the practicality of the approach, we use the learned models for online inverse dynamics control of a Barrett-WAM manipulator, significantly improving the trajectory tracking performance.
• Abstract（参考訳）: 制御とロボティクスのアプリケーションにおける確率的回帰技術は、データ駆動適応性、計算効率、高次元へのスケーラビリティ、データ内の異なるモダリティを扱う能力の異なる基準を満たす必要がある。 古典的な回帰器は通常これらの性質のサブセットのみを満たす。 本研究では、ベイズ的非パラメトリック混合に関する基礎研究を拡張し、確率的局所多項式モデルの無限混合に対する効率的な変分ベイズ推論手法を導出する。 我々は,データ駆動型複雑性適応,高速予測,不連続関数とヘテロセダスティックノイズに対処する能力を組み合わせたモデルの有用性を強調した。 我々は,この手法を大規模実数逆ダイナミクスデータセットで評価し,無限混合式が古典的局所学習法と競合し,ヒューリスティックスに頼らずにデータに基づく成分数に適応することでモデルの複雑さを正則化することを示した。 さらに,本手法の実用性を示すために,Barrett-WAMマニピュレータのオンライン逆ダイナミクス制御に学習モデルを用い,軌道追跡性能を著しく改善した。

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