論文の概要: Offline Learning from Demonstrations and Unlabeled Experience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13885v1
• Date: Fri, 27 Nov 2020 18:20:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 01:18:58.443419
• Title: Offline Learning from Demonstrations and Unlabeled Experience
• Title（参考訳）: デモとラベルなし体験によるオフライン学習
• Authors: Konrad Zolna, Alexander Novikov, Ksenia Konyushkova, Caglar Gulcehre, Ziyu Wang, Yusuf Aytar, Misha Denil, Nando de Freitas, Scott Reed
• Abstract要約: 行動模倣(BC)は、専門家によるデモンストレーションにおける教師あり学習によって、報酬なしでポリシーをオフラインで訓練できるため、ロボット学習において実用的であることが多い。 このラベルのないデータは、人間の遠隔操作、スクリプト化されたポリシー、および同じロボット上の他のエージェントなど、さまざまなソースによって生成される。 オフライン強化学習(Offline Reinforced Learning, ORIL)は, ラベルのない経験を効果的に活用することにより, 同等のBCエージェントより一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.928404936397335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Behavior cloning (BC) is often practical for robot learning because it allows a policy to be trained offline without rewards, by supervised learning on expert demonstrations. However, BC does not effectively leverage what we will refer to as unlabeled experience: data of mixed and unknown quality without reward annotations. This unlabeled data can be generated by a variety of sources such as human teleoperation, scripted policies and other agents on the same robot. Towards data-driven offline robot learning that can use this unlabeled experience, we introduce Offline Reinforced Imitation Learning (ORIL). ORIL first learns a reward function by contrasting observations from demonstrator and unlabeled trajectories, then annotates all data with the learned reward, and finally trains an agent via offline reinforcement learning. Across a diverse set of continuous control and simulated robotic manipulation tasks, we show that ORIL consistently outperforms comparable BC agents by effectively leveraging unlabeled experience.
• Abstract（参考訳）: 行動クローニング(BC)は、専門家によるデモンストレーションに関する教師あり学習によって、報酬なしでポリシーをオフラインでトレーニングできるため、ロボット学習において実用的であることが多い。 しかし、bcは、私たちがラベルのない経験と呼ぶもの、すなわち、報酬のアノテーションなしで、混合品質と未知の品質のデータを有効に活用しません。 このラベルのないデータは、人間の遠隔操作、スクリプト化されたポリシー、および同じロボット上の他のエージェントなど、さまざまなソースによって生成される。 このラベルのない体験を利用できるデータ駆動型オフラインロボット学習に向けて、Offline Reinforced Imitation Learning (ORIL)を紹介する。 ORILはまず、実証者や未ラベルの軌跡からの観察を対比して報酬関数を学び、次にすべてのデータを学習報酬で注釈付けし、最後にオフラインの強化学習を通じてエージェントを訓練する。 各種の連続制御およびロボット操作タスクのシミュレーションにより、ORILはラベルなし体験を効果的に活用することにより、同等のBCエージェントよりも一貫して優れていることを示す。

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