論文の概要: Adaptive t-Momentum-based Optimization for Unknown Ratio of Outliers in
Amateur Data in Imitation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00625v1
- Date: Mon, 2 Aug 2021 04:30:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-03 15:11:36.203789
- Title: Adaptive t-Momentum-based Optimization for Unknown Ratio of Outliers in
Amateur Data in Imitation Learning
- Title（参考訳）: 模倣学習におけるアダプティブt-momentum-based optimization for unknown ratio of outliers in amateur data
- Authors: Wendyam Eric Lionel Ilboudo, Taisuke Kobayashi, Kenji Sugimoto
- Abstract要約: 行動学(BC)は、人間のスキルをロボットに安全かつ直接移譲する可能性が高い。
不完全な実演から模倣者が効果的に学習できるようにするため,ロバストなtモーメント最適化アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムが、未知の重みを持つデータセットに対して、堅牢なBC模倣子を生成するためにどのように使用できるかを実証的に示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.145455301228175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Behavioral cloning (BC) bears a high potential for safe and direct transfer
of human skills to robots. However, demonstrations performed by human operators
often contain noise or imperfect behaviors that can affect the efficiency of
the imitator if left unchecked. In order to allow the imitators to effectively
learn from imperfect demonstrations, we propose to employ the robust t-momentum
optimization algorithm. This algorithm builds on the Student's t-distribution
in order to deal with heavy-tailed data and reduce the effect of outlying
observations. We extend the t-momentum algorithm to allow for an adaptive and
automatic robustness and show empirically how the algorithm can be used to
produce robust BC imitators against datasets with unknown heaviness. Indeed,
the imitators trained with the t-momentum-based Adam optimizers displayed
robustness to imperfect demonstrations on two different manipulation tasks with
different robots and revealed the capability to take advantage of the
additional data while reducing the adverse effect of non-optimal behaviors.
- Abstract（参考訳）: 行動クローニング(BC)は、人間のスキルをロボットに安全かつ直接移譲する可能性が高い。
しかしながら、人間のオペレーターによるデモンストレーションでは、未確認の場合には模倣者の効率に影響を与えるノイズや不完全な振る舞いがしばしば含まれる。
不完全な実演から模倣者が効果的に学習できるようにするため,ロバストなtモーメント最適化アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、重い尾のデータを処理し、外部観測の効果を減らすために、学生のt分布に基づいて構築される。
適応的かつ自動的なロバスト性を実現するためにt-momentumアルゴリズムを拡張し、未知のヘビーネスを持つデータセットに対してロバストなbc模倣子を生成するために、このアルゴリズムをどのように利用できるか実証的に示す。
実際、t-momentumベースのadamオプティマイザで訓練された模倣者は、異なるロボットで2つの異なる操作タスクで不完全なデモンストレーションを行うための堅牢さを示し、非最適動作の悪影響を低減しながら、追加データを利用する能力を明らかにしました。
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