論文の概要: A Pragmatic Look at Deep Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01867v1
• Date: Wed, 4 Aug 2021 06:33:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-05 13:22:29.398673
• Title: A Pragmatic Look at Deep Imitation Learning
• Title（参考訳）: 深い模倣学習を実践的に見る
• Authors: Kai Arulkumaran, Dan Ogawa Lillrank
• Abstract要約: GAIL(Generative Adversarial mimicion Learning)アルゴリズムは、スケーラブルな模倣学習手法の開発に拍車をかけた。 本稿では,GAILと関連する模倣学習アルゴリズムを実践的に検討する。 提案手法は,提案手法を統一した実験装置で実装し,自動調整し,競合する手法の公正な評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The introduction of the generative adversarial imitation learning (GAIL) algorithm has spurred the development of scalable imitation learning approaches using deep neural networks. The GAIL objective can be thought of as 1) matching the expert policy's state distribution; 2) penalising the learned policy's state distribution; and 3) maximising entropy. While theoretically motivated, in practice GAIL can be difficult to apply, not least due to the instabilities of adversarial training. In this paper, we take a pragmatic look at GAIL and related imitation learning algorithms. We implement and automatically tune a range of algorithms in a unified experimental setup, presenting a fair evaluation between the competing methods. From our results, our primary recommendation is to consider non-adversarial methods. Furthermore, we discuss the common components of imitation learning objectives, and present promising avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: gail(generative adversarial imitation learning)アルゴリズムの導入は、ディープニューラルネットワークを用いたスケーラブルな模倣学習手法の開発を促した。 GAILの目的は、1)専門家の政策の状態分布に一致すること、2)学習された政策の状態分布を解析すること、3)エントロピーの最大化である。 理論上はモチベーションが高いが、実際にはGAILは適用が困難であり、少なくとも対人訓練の不安定さのためである。 本稿では,gailと関連する模倣学習アルゴリズムについて実用的考察を行う。 我々は,様々なアルゴリズムを統一的な実験環境に実装し,自動的にチューニングし,競合する手法間で公正な評価を行う。 以上の結果から,非敵的手法を検討することが主な推奨事項である。 さらに,模倣学習目標の共通要素について議論し,今後の研究に期待できる道筋を示す。

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