論文の概要: Learning Task Decomposition with Ordered Memory Policy Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10972v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 18:13:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:56:44.598857
• Title: Learning Task Decomposition with Ordered Memory Policy Network
• Title（参考訳）: 順序付きメモリポリシネットワークによるタスク分割の学習
• Authors: Yuchen Lu, Yikang Shen, Siyuan Zhou, Aaron Courville, Joshua B. Tenenbaum, Chuang Gan
• Abstract要約: OMPN(Ordered Memory Policy Network)を提案し、デモから学習することでサブタスク階層を発見する。 ompnは部分的に観測可能な環境に適用でき、高いタスク分解性能を達成できる。 私たちの視覚化は、サブタスク階層がモデルに出現できることを確認します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.3813423684999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Many complex real-world tasks are composed of several levels of sub-tasks. Humans leverage these hierarchical structures to accelerate the learning process and achieve better generalization. In this work, we study the inductive bias and propose Ordered Memory Policy Network (OMPN) to discover subtask hierarchy by learning from demonstration. The discovered subtask hierarchy could be used to perform task decomposition, recovering the subtask boundaries in an unstruc-tured demonstration. Experiments on Craft and Dial demonstrate that our modelcan achieve higher task decomposition performance under both unsupervised and weakly supervised settings, comparing with strong baselines. OMPN can also bedirectly applied to partially observable environments and still achieve higher task decomposition performance. Our visualization further confirms that the subtask hierarchy can emerge in our model.
• Abstract（参考訳）: 多くの複雑な現実世界のタスクはいくつかのレベルのサブタスクで構成されている。 人間はこれらの階層構造を利用して学習プロセスを加速し、より良い一般化を達成する。 本研究では,インダクティブバイアスを研究し,実演から学習することでサブタスク階層を発見するための順序記憶ポリシーネットワーク(ompn)を提案する。 検出されたサブタスク階層はタスクの分解や、未解決のデモンストレーションでサブタスク境界の回復に使用できる。 craft と dial の実験では,非教師なし設定と弱い教師なし設定の両方において,強いベースラインと比較して高いタスク分解性能を達成可能であることを実証した。 ompnは部分的に観測可能な環境にも直接適用でき、タスクの分解性能も向上する。 私たちの視覚化は、サブタスク階層がモデルに現れることをさらに確認します。

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