論文の概要: Cross-Domain Imitation Learning via Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03684v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 17:59:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 16:52:17.089809
• Title: Cross-Domain Imitation Learning via Optimal Transport
• Title（参考訳）: 最適輸送によるクロスドメイン模倣学習
• Authors: Arnaud Fickinger, Samuel Cohen, Stuart Russell, Brandon Amos
• Abstract要約: クロスドメイン模倣学習は、あるエージェントの専門的なデモンストレーションを活用して、異なる実施形態や形態を持つ模倣エージェントを訓練する方法を研究する。 本稿では,Gromov-Wasserstein Imitation Learning (GWIL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.221297423161502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-domain imitation learning studies how to leverage expert demonstrations of one agent to train an imitation agent with a different embodiment or morphology. Comparing trajectories and stationary distributions between the expert and imitation agents is challenging because they live on different systems that may not even have the same dimensionality. We propose Gromov-Wasserstein Imitation Learning (GWIL), a method for cross-domain imitation that uses the Gromov-Wasserstein distance to align and compare states between the different spaces of the agents. Our theory formally characterizes the scenarios where GWIL preserves optimality, revealing its possibilities and limitations. We demonstrate the effectiveness of GWIL in non-trivial continuous control domains ranging from simple rigid transformation of the expert domain to arbitrary transformation of the state-action space.
• Abstract（参考訳）: クロスドメイン模倣学習は、あるエージェントの専門的なデモンストレーションを活用して、異なる実施形態や形態を持つ模倣エージェントを訓練する方法を研究する。 専門家と模倣エージェントの軌道と静止分布を比較することは、同じ次元を持たないかもしれない異なるシステムで生活しているため困難である。 本稿ではgromov-wasserstein imitation learning (gwil)を提案する。gwilはgromov-wasserstein距離を用いてエージェントの異なる空間間の状態の調整と比較を行うクロスドメイン模倣の手法である。 我々の理論は、GWILが最適性を保ち、その可能性と限界を明らかにするシナリオを公式に特徴づけている。 専門家領域の単純剛性変換から状態-作用空間の任意の変換まで,非自明な連続制御領域におけるgwilの有効性を示す。

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