論文の概要: Planning from Pixels using Inverse Dynamics Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02419v1
• Date: Fri, 4 Dec 2020 06:07:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 20:52:09.917538
• Title: Planning from Pixels using Inverse Dynamics Models
• Title（参考訳）: 逆ダイナミクスモデルを用いた画素からの計画
• Authors: Keiran Paster, Sheila A. McIlraith, Jimmy Ba
• Abstract要約: 本稿では,タスク完了にともなう未来の行動の順序を学習することで,潜在世界モデルを学ぶ新しい方法を提案する。 本研究では,視覚目標達成タスクの課題に対する提案手法の評価を行い,従来のモデルフリー手法と比較して性能が大幅に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.16528631970381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning task-agnostic dynamics models in high-dimensional observation spaces can be challenging for model-based RL agents. We propose a novel way to learn latent world models by learning to predict sequences of future actions conditioned on task completion. These task-conditioned models adaptively focus modeling capacity on task-relevant dynamics, while simultaneously serving as an effective heuristic for planning with sparse rewards. We evaluate our method on challenging visual goal completion tasks and show a substantial increase in performance compared to prior model-free approaches.
• Abstract（参考訳）: 高次元観測空間におけるタスク非依存力学モデルの学習は、モデルベースRLエージェントでは困難である。 本稿では,タスク完了に条件づけられた将来の行動のシーケンスを予測し,潜在世界モデルを学ぶ新しい方法を提案する。 これらのタスク条件付きモデルは、タスク関連力学のモデリング能力に適応的に焦点を合わせ、同時にスパース報酬を伴う計画のための効果的なヒューリスティックとして機能する。 本手法は,視覚目標達成課題に対する課題評価を行い,従来のモデルフリーアプローチに比べて性能が大幅に向上することを示す。

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