論文の概要: Adversarial Imitation Learning with Trajectorial Augmentation and Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13887v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 14:49:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 17:25:33.894014
• Title: Adversarial Imitation Learning with Trajectorial Augmentation and Correction
• Title（参考訳）: 軌道拡大と補正による対向的模倣学習
• Authors: Dafni Antotsiou, Carlo Ciliberto and Tae-Kyun Kim
• Abstract要約: 本稿では,拡張軌道の成功を保った新しい拡張手法を提案する。 我々は, 合成専門家を用いた模倣エージェントの訓練を行うために, 逆データ拡張模倣アーキテクチャを開発した。 実験により,我々のデータ拡張戦略は,敵対的模倣の精度と収束時間を向上できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.924411952657756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Imitation Learning requires a large number of expert demonstrations, which are not always easy to obtain, especially for complex tasks. A way to overcome this shortage of labels is through data augmentation. However, this cannot be easily applied to control tasks due to the sequential nature of the problem. In this work, we introduce a novel augmentation method which preserves the success of the augmented trajectories. To achieve this, we introduce a semi-supervised correction network that aims to correct distorted expert actions. To adequately test the abilities of the correction network, we develop an adversarial data augmented imitation architecture to train an imitation agent using synthetic experts. Additionally, we introduce a metric to measure diversity in trajectory datasets. Experiments show that our data augmentation strategy can improve accuracy and convergence time of adversarial imitation while preserving the diversity between the generated and real trajectories.
• Abstract（参考訳）: 深い模倣学習は、多くの専門家によるデモンストレーションを必要とするが、特に複雑なタスクでは、必ずしも取得が容易ではない。 このラベル不足を克服する方法は、データ拡張である。 しかし,問題の本質が逐次的であるため,制御タスクには容易に適用できない。 本研究では,拡張軌道の成功を保った新しい拡張手法を提案する。 そこで本研究では,歪んだ専門家行動の修正を目的とした半教師付き補正ネットワークを提案する。 補正ネットワークの能力を適切にテストするために, 合成専門家を用いて模倣エージェントを訓練するための逆データ拡張模倣アーキテクチャを開発した。 さらに,トラジェクトリデータセットの多様性を測定する指標も導入する。 実験の結果,データ拡張戦略は,生成した軌跡と実際の軌跡の多様性を保ちながら,逆模倣の精度と収束時間を向上できることがわかった。

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