論文の概要: Robust Maximum Entropy Behavior Cloning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01251v1
• Date: Mon, 4 Jan 2021 22:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 23:23:09.701591
• Title: Robust Maximum Entropy Behavior Cloning
• Title（参考訳）: ロバストな最大エントロピー挙動クローニング
• Authors: Mostafa Hussein, Brendan Crowe, Marek Petrik and Momotaz Begum
• Abstract要約: 模倣学習(il)アルゴリズムは、特定のタスクを学ぶために専門家のデモンストレーションを使用する。 既存のアプローチのほとんどは、すべての専門家によるデモンストレーションは信頼性と信頼性を前提としていますが、もし与えられたデータセットに敵対的なデモが存在するとしたらどうでしょう? 敵対するデモを自律的に検出し、データセットから除外するデモからポリシーを直接生成する、新しい一般的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.713997170792842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imitation learning (IL) algorithms use expert demonstrations to learn a specific task. Most of the existing approaches assume that all expert demonstrations are reliable and trustworthy, but what if there exist some adversarial demonstrations among the given data-set? This may result in poor decision-making performance. We propose a novel general frame-work to directly generate a policy from demonstrations that autonomously detect the adversarial demonstrations and exclude them from the data set. At the same time, it's sample, time-efficient, and does not require a simulator. To model such adversarial demonstration we propose a min-max problem that leverages the entropy of the model to assign weights for each demonstration. This allows us to learn the behavior using only the correct demonstrations or a mixture of correct demonstrations.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習(il)アルゴリズムは、特定のタスクを学ぶために専門家のデモンストレーションを使用する。 既存のアプローチのほとんどは、すべての専門家によるデモンストレーションは信頼性と信頼性を前提としていますが、もし与えられたデータセットに敵対的なデモが存在するとしたらどうでしょう? これにより、意思決定性能が低下する可能性がある。 本稿では,敵の実証を自律的に検出し,データセットから排除するデモからポリシーを直接生成する,新しい枠組みを提案する。 同時に、それはサンプルであり、時間効率が良く、シミュレータを必要としない。 このような対向デモをモデル化するために,モデルのエントロピーを利用して各デモに重みを割り当てるmin-max問題を提案する。 これにより、正しいデモや、正しいデモの混合物だけを使って、行動を学ぶことができます。

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