論文の概要: AGPNet -- Autonomous Grading Policy Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10877v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 21:44:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 14:23:03.270898
• Title: AGPNet -- Autonomous Grading Policy Network
• Title（参考訳）: AGPNet -- 自律型グラディングポリシーネットワーク
• Authors: Chana Ross, Yakov Miron, Yuval Goldfracht, Dotan Di Castro
• Abstract要約: マルコフ決定過程として問題を定式化し,エージェントと環境の相互作用を示すシミュレーションを設計する。 我々は、強化学習、行動クローニング、コントラスト学習などの手法を用いて、ハイブリッド政策を訓練する。 我々の訓練されたエージェントであるAGPNetは、人間レベルのパフォーマンスに達し、自律的なグルーピングタスクのために現在の最先端の機械学習手法より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5232537118394002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we establish heuristics and learning strategies for the autonomous control of a dozer grading an uneven area studded with sand piles. We formalize the problem as a Markov Decision Process, design a simulation which demonstrates agent-environment interactions and finally compare our simulator to a real dozer prototype. We use methods from reinforcement learning, behavior cloning and contrastive learning to train a hybrid policy. Our trained agent, AGPNet, reaches human-level performance and outperforms current state-of-the-art machine learning methods for the autonomous grading task. In addition, our agent is capable of generalizing from random scenarios to unseen real world problems.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,砂山に埋もれた不均一領域を段階的に評価するドーザーの自律制御に関するヒューリスティックスと学習戦略を確立する。 我々はマルコフ決定プロセスとして問題を定式化し、エージェント環境相互作用を実証するシミュレーションを設計し、最終的にシミュレータを実際のドーザープロトタイプと比較する。 我々は,強化学習,行動クローニング,コントラスト学習の手法を用いて,ハイブリッド・ポリシーを訓練する。 我々の訓練されたエージェントであるAGPNetは、人間レベルのパフォーマンスに達し、自律的なグレーディングタスクのために現在の最先端の機械学習手法より優れています。 また,エージェントはランダムシナリオから実世界問題への一般化が可能である。

関連論文リスト

• Robot Fine-Tuning Made Easy: Pre-Training Rewards and Policies for Autonomous Real-World Reinforcement Learning [58.3994826169858]
  ロボット強化学習のためのリセット不要な微調整システムであるRoboFuMEを紹介する。 我々の洞察は、オフラインの強化学習技術を利用して、事前訓練されたポリシーの効率的なオンライン微調整を確保することである。 提案手法では,既存のロボットデータセットからのデータを組み込んで,目標タスクを3時間以内の自律現実体験で改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T17:50:08Z)
• Learning Environment Models with Continuous Stochastic Dynamics [0.0]
  本研究では,エージェントの制御下での環境行動のオートマトンモデルを学ぶことによって,エージェントが直面する決定に対する洞察を提供することを目的とする。 本研究では,複雑で連続的な力学を持つ環境のモデルを学習できるように,自動学習の能力を高める。 我々は,LunarLander,CartPole,Mountain Car,Acrobotなど,OpenAI GymのRLベンチマーク環境に自動学習フレームワークを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T12:47:28Z)
• Safe Multi-agent Learning via Trapping Regions [89.24858306636816]
  我々は、動的システムの定性理論から知られているトラップ領域の概念を適用し、分散学習のための共同戦略空間に安全セットを作成する。 本稿では,既知の学習力学を持つシステムにおいて,候補がトラップ領域を形成することを検証するための二分分割アルゴリズムと,学習力学が未知のシナリオに対するサンプリングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T14:47:52Z)
• Leveraging Sequentiality in Reinforcement Learning from a Single Demonstration [68.94506047556412]
  本稿では,複雑なロボットタスクの制御ポリシーを1つの実演で学習するために,シーケンシャルなバイアスを活用することを提案する。 本研究は, ヒューマノイド移動やスタンドアップなど, 模擬課題のいくつかを, 前例のないサンプル効率で解くことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T10:28:40Z)
• Addressing Optimism Bias in Sequence Modeling for Reinforcement Learning [5.09191791549438]
  最近の研究は、主に決定論的なオフラインAtariとD4RLベンチマークにおいて、最先端の結果を達成した。 本稿では,この楽観主義バイアスに対処する手法を提案する。 シミュレーションにおいて,様々な自律運転タスクにおいて,提案手法の優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T04:12:48Z)
• Policy Learning for Robust Markov Decision Process with a Mismatched Generative Model [42.28001762749647]
  医療や自動操縦といった高度なシナリオでは、オンラインの実験データを収集してエージェントを訓練するのは危険か不可能です。 本稿では,ロバスト・マルコフ決定過程(RMDP)に対する政策学習について考察する。 我々のゴールは、さらなる技術的困難をもたらす、摂動テスト環境に対するほぼ最適のロバストなポリシーを特定することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-13T06:37:25Z)
• Zero-Shot Reinforcement Learning on Graphs for Autonomous Exploration Under Uncertainty [6.42522897323111]
  シミュレーション環境で高性能探査政策を自己学習するための枠組みを提案する。 本稿では,グラフニューラルネットワークと深層強化学習を併用した新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T02:42:17Z)
• Composable Learning with Sparse Kernel Representations [110.19179439773578]
  再生カーネルヒルベルト空間におけるスパース非パラメトリック制御系を学習するための強化学習アルゴリズムを提案する。 正規化アドバンテージ関数を通じてステートアクション関数の構造を付与することにより、このアプローチのサンプル複雑さを改善します。 2次元環境下を走行しながらレーザースキャナーを搭載したロボットの複数シミュレーションにおける障害物回避政策の学習に関するアルゴリズムの性能を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T13:58:23Z)
• Imitation Learning from MPC for Quadrupedal Multi-Gait Control [63.617157490920505]
  本稿では,歩行ロボットの複数の歩行を模倣する単一ポリシーを学習する学習アルゴリズムを提案する。 モデル予測制御によって導かれる模擬学習のアプローチであるMPC-Netを使用し、拡張します。 ハードウェアに対する我々のアプローチを検証し、学習したポリシーが教師に取って代わって複数の歩留まりを制御できることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T08:48:53Z)
• Guided Uncertainty-Aware Policy Optimization: Combining Learning and Model-Based Strategies for Sample-Efficient Policy Learning [75.56839075060819]
  従来のロボットのアプローチは、環境の正確なモデル、タスクの実行方法の詳細な説明、現在の状態を追跡するための堅牢な認識システムに依存している。 強化学習アプローチは、タスクを記述するための報酬信号だけで、生の感覚入力から直接操作することができるが、非常にサンプル非効率で脆弱である。 本研究では,ロボットの知覚・運動パイプラインにおける不正確さを克服できる一般的な手法を得るために,モデルに基づく手法の強みと学習に基づく手法の柔軟性を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-21T19:47:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。