Fugu-MT 論文翻訳(概要): SS-MAIL: Self-Supervised Multi-Agent Imitation Learning

論文の概要: SS-MAIL: Self-Supervised Multi-Agent Imitation Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08963v1
Date: Mon, 18 Oct 2021 01:17:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-20 06:49:47.569887
Title: SS-MAIL: Self-Supervised Multi-Agent Imitation Learning
Title（参考訳）: SS-MAIL:自己監督型マルチエージェント模倣学習
Authors: Akshay Dharmavaram, Tejus Gupta, Jiachen Li, Katia P. Sycara
Abstract要約: アルゴリズムの2つのファミリー - 行動クローン(BC)と敵対的模倣学習(AIL)- BCアプローチは、軌道生成問題のシーケンシャルな決定性を無視しているため、複雑なエラーに悩まされる。 AILメソッドは、トレーニングダイナミクスの不安定さに悩まされている。我々は、よりリッチな報酬関数を近似するように差別者を奨励する、新たな自己監督的損失を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.283839252425803
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The current landscape of multi-agent expert imitation is broadly dominated by two families of algorithms - Behavioral Cloning (BC) and Adversarial Imitation Learning (AIL). BC approaches suffer from compounding errors, as they ignore the sequential decision-making nature of the trajectory generation problem. Furthermore, they cannot effectively model multi-modal behaviors. While AIL methods solve the issue of compounding errors and multi-modal policy training, they are plagued with instability in their training dynamics. In this work, we address this issue by introducing a novel self-supervised loss that encourages the discriminator to approximate a richer reward function. We employ our method to train a graph-based multi-agent actor-critic architecture that learns a centralized policy, conditioned on a learned latent interaction graph. We show that our method (SS-MAIL) outperforms prior state-of-the-art methods on real-world prediction tasks, as well as on custom-designed synthetic experiments. We prove that SS-MAIL is part of the family of AIL methods by providing a theoretical connection to cost-regularized apprenticeship learning. Moreover, we leverage the self-supervised formulation to introduce a novel teacher forcing-based curriculum (Trajectory Forcing) that improves sample efficiency by progressively increasing the length of the generated trajectory. The SS-MAIL framework improves multi-agent imitation capabilities by stabilizing the policy training, improving the reward shaping capabilities, as well as providing the ability for modeling multi-modal trajectories.
Abstract（参考訳）: マルチエージェント・エキスパート模倣の現在の展望は、行動クローニング(bc)と敵対的模倣学習(ail)の2つのアルゴリズムによって広く支配されている。 bcアプローチは、軌道生成問題の逐次的決定性を無視しているため、エラーの複合化に苦しむ。さらに、マルチモーダルな振る舞いを効果的にモデル化することはできない。 AIL法は複合的なエラーやマルチモーダルなポリシートレーニングの問題を解決するが、トレーニングダイナミクスの不安定さに悩まされている。本研究では,よりリッチな報酬関数を識別する新たな自己監督的損失を導入することで,この問題に対処する。我々は,学習された潜伏相互作用グラフに基づいて,集中型ポリシーを学習するグラフベースのマルチエージェントアクタ批判アーキテクチャを訓練する。提案手法は,実世界の予測タスクやカスタムデザインによる合成実験において,事前の最先端手法よりも優れていることを示す。 SS-MAILはコスト調整型見習い学習に理論的に関係があることを実証する。さらに, 自己指導式を活用し, 生成する軌道長を段階的に増やし, サンプル効率を向上させる新しい教員強制型カリキュラム(軌道強制)を導入する。 ss-mailフレームワークは、ポリシトレーニングの安定化、報酬シェーピング機能の改善、マルチモーダルトラジェクタのモデリング機能を提供することで、マルチエージェント模倣能力を向上させる。

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