論文の概要: Cross-domain Imitation from Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10037v1
• Date: Thu, 20 May 2021 21:08:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 11:15:40.829495
• Title: Cross-domain Imitation from Observations
• Title（参考訳）: 観測からのクロスドメイン模倣
• Authors: Dripta S. Raychaudhuri, Sujoy Paul, Jeroen van Baar, Amit K. Roy-Chowdhury
• Abstract要約: 模擬学習は、専門家の行動を利用して訓練エージェントに適切な報酬関数を設計することの難しさを回避しようとする。 本稿では,専門家とエージェントMDPの相違点が存在する場合に,タスクを模倣する方法の問題について検討する。 このようなドメイン間の対応を学習するための新しい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）: 50.669343548588294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imitation learning seeks to circumvent the difficulty in designing proper reward functions for training agents by utilizing expert behavior. With environments modeled as Markov Decision Processes (MDP), most of the existing imitation algorithms are contingent on the availability of expert demonstrations in the same MDP as the one in which a new imitation policy is to be learned. In this paper, we study the problem of how to imitate tasks when there exist discrepancies between the expert and agent MDP. These discrepancies across domains could include differing dynamics, viewpoint, or morphology; we present a novel framework to learn correspondences across such domains. Importantly, in contrast to prior works, we use unpaired and unaligned trajectories containing only states in the expert domain, to learn this correspondence. We utilize a cycle-consistency constraint on both the state space and a domain agnostic latent space to do this. In addition, we enforce consistency on the temporal position of states via a normalized position estimator function, to align the trajectories across the two domains. Once this correspondence is found, we can directly transfer the demonstrations on one domain to the other and use it for imitation. Experiments across a wide variety of challenging domains demonstrate the efficacy of our approach.
• Abstract（参考訳）: 模擬学習は、専門家の行動を利用して訓練エージェントに適切な報酬関数を設計することの難しさを回避しようとする。 Markov Decision Processes (MDP) としてモデル化された環境では、既存の模倣アルゴリズムのほとんどは、新しい模倣ポリシーを学習するのと同じMDPで専門家によるデモンストレーションが利用可能になっている。 本稿では,専門家とエージェントMDPの相違点が存在する場合に,タスクを模倣する方法の問題について検討する。 これらのドメイン間の相違は、ダイナミクス、視点、形態の異なるものを含む可能性があり、これらのドメイン間の対応を学ぶための新しい枠組みを提案する。 重要なことは、先行研究とは対照的に、専門家ドメイン内の状態のみを含む未ペアかつ非整合軌跡を用いて、この対応を学習することである。 我々は、状態空間とドメインに依存しない潜在空間の両方にサイクル整合性制約を適用する。 さらに,正規化された位置推定関数を用いて状態の時間的位置の一貫性を強制し,二つの領域をまたいだ軌道を整列する。 この対応が見つかると、あるドメインのデモを直接他のドメインに転送し、模倣に使用することができる。 様々な挑戦領域にわたる実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。

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