論文の概要: Domain-Robust Visual Imitation Learning with Mutual Information Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05079v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 21:18:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 15:10:43.839675
• Title: Domain-Robust Visual Imitation Learning with Mutual Information Constraints
• Title（参考訳）: 相互情報制約を用いたドメイン・ロバスト視覚模倣学習
• Authors: Edoardo Cetin and Oya Celiktutan
• Abstract要約: Disentangling Generative Adversarial Imitation Learning (DisentanGAIL)と呼ばれる新しいアルゴリズムを導入する。 本アルゴリズムは,タスクを実行する専門家の高次元観察から自律エージェントを直接学習することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human beings are able to understand objectives and learn by simply observing others perform a task. Imitation learning methods aim to replicate such capabilities, however, they generally depend on access to a full set of optimal states and actions taken with the agent's actuators and from the agent's point of view. In this paper, we introduce a new algorithm - called Disentangling Generative Adversarial Imitation Learning (DisentanGAIL) - with the purpose of bypassing such constraints. Our algorithm enables autonomous agents to learn directly from high dimensional observations of an expert performing a task, by making use of adversarial learning with a latent representation inside the discriminator network. Such latent representation is regularized through mutual information constraints to incentivize learning only features that encode information about the completion levels of the task being demonstrated. This allows to obtain a shared feature space to successfully perform imitation while disregarding the differences between the expert's and the agent's domains. Empirically, our algorithm is able to efficiently imitate in a diverse range of control problems including balancing, manipulation and locomotive tasks, while being robust to various domain differences in terms of both environment appearance and agent embodiment.
• Abstract（参考訳）: 人間は目的を理解し、単に他人を観察することで学習することができる。 模倣学習の方法は、そのような能力を複製することを目指していますが、一般的には、エージェントのアクチュエータとエージェントの視点から取られた最適な状態とアクションの完全なセットへのアクセスに依存します。 本稿では,このような制約を回避すべく,Disentangling Generative Adversarial Imitation Learning (DisentanGAIL)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは,識別器ネットワーク内の潜在表現を用いた対角学習を用いて,タスクを実行する専門家の高次元観察から自律エージェントを直接学習することを可能にする。 このような潜在表現は、相互情報制約を通じて規則化され、示されるタスクの完了レベルに関する情報を符号化する特徴のみを学習にインセンティブ化する。 これにより、エキスパートとエージェントのドメインの違いを無視しながら、イミテーションを成功裏に実行するための共有機能空間を得ることができる。 実験により,本アルゴリズムは,バランスや操作,機関車の作業など,様々な制御問題において,環境の外観やエージェントの具体化の両面において,様々な領域の差異に頑健でありながら,効率よく模倣することができる。

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