論文の概要: PLAS: Latent Action Space for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07213v1
• Date: Sat, 14 Nov 2020 03:38:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 13:18:57.416405
• Title: PLAS: Latent Action Space for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: PLAS: オフライン強化学習のための潜在行動空間
• Authors: Wenxuan Zhou, Sujay Bajracharya, David Held
• Abstract要約: オフライン強化学習の目標は、環境とのさらなる相互作用なしに、固定データセットからポリシーを学ぶことである。 既存のオフプライシアルゴリズムでは、アウト・オブ・ディストリビューションアクションによる外挿エラーによる静的データセットのパフォーマンスが制限されている。 提案手法は,各種の連続制御タスクと異なる種類のデータセットに対して,一貫して競合性能を提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.63424441772675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of offline reinforcement learning is to learn a policy from a fixed dataset, without further interactions with the environment. This setting will be an increasingly more important paradigm for real-world applications of reinforcement learning such as robotics, in which data collection is slow and potentially dangerous. Existing off-policy algorithms have limited performance on static datasets due to extrapolation errors from out-of-distribution actions. This leads to the challenge of constraining the policy to select actions within the support of the dataset during training. We propose to simply learn the Policy in the Latent Action Space (PLAS) such that this requirement is naturally satisfied. We evaluate our method on continuous control benchmarks in simulation and a deformable object manipulation task with a physical robot. We demonstrate that our method provides competitive performance consistently across various continuous control tasks and different types of datasets, outperforming existing offline reinforcement learning methods with explicit constraints. Videos and code are available at https://sites.google.com/view/latent-policy.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習の目標は、環境とのさらなる相互作用なしに、固定データセットからポリシーを学ぶことである。 この設定は、データ収集が遅く、潜在的に危険であるロボット工学のような強化学習の現実的な応用において、ますます重要なパラダイムとなる。 既存のオフプライシアルゴリズムでは、アウト・オブ・ディストリビューションアクションによる外挿エラーによる静的データセットのパフォーマンスが制限されている。 これにより、トレーニング中にデータセットのサポート内でアクションを選択するポリシを制約するという課題が発生します。 我々は,この要件が自然に満たされるように,潜伏行動空間(PLAS)の政策を単に学習することを提案する。 シミュレーションにおける連続制御ベンチマークと物理ロボットによる変形可能な物体操作タスクの評価を行った。 提案手法は, 各種連続制御タスクや各種データセットに対して一貫した競合性能を提供し, 既存のオフライン強化学習手法よりも明確な制約で優れることを示した。 ビデオとコードはhttps://sites.google.com/view/latent-policyで入手できる。

関連論文リスト

• Temporal Abstraction in Reinforcement Learning with Offline Data [8.370420807869321]
  本稿では,オンライン階層型強化学習アルゴリズムを,未知の行動ポリシーによって収集されたトランジションのオフラインデータセット上でトレーニング可能なフレームワークを提案する。 我々は,Gym MuJoCo環境とロボットグリップのブロックスタッキングタスク,トランスファーおよびゴール条件設定について検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-21T18:10:31Z)
• Offline Reinforcement Learning from Datasets with Structured Non-Stationarity [50.35634234137108]
  現在の強化学習(RL)は、成功するポリシーを学ぶのに必要な大量のデータによって制限されることが多い。 本稿では,データセットを収集しながら,各エピソードの遷移と報酬関数が徐々に変化するが,各エピソード内で一定に保たれるような新しいオフラインRL問題に対処する。 本稿では、オフラインデータセットにおけるこの非定常性を識別し、ポリシーのトレーニング時にそれを説明し、評価中に予測するContrastive Predictive Codingに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T02:41:36Z)
• Action-Quantized Offline Reinforcement Learning for Robotic Skill Learning [68.16998247593209]
  オフライン強化学習(RL)パラダイムは、静的な行動データセットを、データを収集したポリシーよりも優れたパフォーマンスのポリシーに変換するためのレシピを提供する。 本稿では,アクション量子化のための適応型スキームを提案する。 IQL,CQL,BRACといった最先端のオフラインRL手法が,提案手法と組み合わせることで,ベンチマークのパフォーマンスが向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T06:07:10Z)
• Statistically Efficient Variance Reduction with Double Policy Estimation for Off-Policy Evaluation in Sequence-Modeled Reinforcement Learning [53.97273491846883]
  本稿では、オフラインシーケンスモデリングとオフライン強化学習をダブルポリシー推定と組み合わせたRLアルゴリズムDPEを提案する。 D4RLベンチマークを用いて,OpenAI Gymの複数のタスクで本手法を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T20:46:07Z)
• Learning Goal-Conditioned Policies Offline with Self-Supervised Reward Shaping [94.89128390954572]
  本稿では,モデルの構造と力学を理解するために,事前収集したデータセット上に,新たな自己教師型学習フェーズを提案する。 提案手法を3つの連続制御タスクで評価し,既存手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-05T15:07:10Z)
• Let Offline RL Flow: Training Conservative Agents in the Latent Space of Normalizing Flows [58.762959061522736]
  オフライン強化学習は、追加の環境相互作用なしに、事前に記録された、固定されたデータセット上でポリシーをトレーニングすることを目的としている。 我々は、最近、潜在行動空間における学習ポリシーを基礎として、生成モデルの構築に正規化フローの特別な形式を用いる。 提案手法が最近提案したアルゴリズムより優れていることを示すため,様々な移動タスクとナビゲーションタスクについて評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T21:57:10Z)
• Latent-Variable Advantage-Weighted Policy Optimization for Offline RL [70.01851346635637]
  オフラインの強化学習メソッドは、新しいトランジションを環境に問い合わせる必要なしに、事前にコンパイルされたデータセットから学習ポリシーを保証します。 実際には、オフラインデータセットは、しばしば異種、すなわち様々なシナリオで収集される。 より広範な政策分布を表現できる潜在変数ポリシーを活用することを提案する。 提案手法は,次回のオフライン強化学習法の性能を,異種データセット上で49%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-16T21:17:03Z)
• Online Constrained Model-based Reinforcement Learning [13.362455603441552]
  主要な要件は、限られた時間とリソース予算内に留まりながら、継続的な状態とアクションスペースを扱う能力である。 本稿では,ガウス過程回帰と回帰水平制御を組み合わせたモデルに基づくアプローチを提案する。 本研究では,自動走行作業におけるオンライン学習のメリットを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T15:51:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。