論文の概要: ReIL: A Framework for Reinforced Intervention-based Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15390v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 09:30:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 01:42:12.189641
• Title: ReIL: A Framework for Reinforced Intervention-based Imitation Learning
• Title（参考訳）: ReIL: インターベンションに基づく模倣学習のためのフレームワーク
• Authors: Rom Parnichkun, Matthew N. Dailey, Atsushi Yamashita
• Abstract要約: Reinforced Intervention-based Learning (ReIL) は、一般的な介入に基づく学習アルゴリズムとマルチタスク模倣学習モデルからなるフレームワークである。 実世界の移動ロボットナビゲーションの課題による実験結果から、ReILは性能の劣化に悩まされることなく、緩やかな監督補正から素早く学習できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0846824529023387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compared to traditional imitation learning methods such as DAgger and DART, intervention-based imitation offers a more convenient and sample efficient data collection process to users. In this paper, we introduce Reinforced Intervention-based Learning (ReIL), a framework consisting of a general intervention-based learning algorithm and a multi-task imitation learning model aimed at enabling non-expert users to train agents in real environments with little supervision or fine tuning. ReIL achieves this with an algorithm that combines the advantages of imitation learning and reinforcement learning and a model capable of concurrently processing demonstrations, past experience, and current observations. Experimental results from real world mobile robot navigation challenges indicate that ReIL learns rapidly from sparse supervisor corrections without suffering deterioration in performance that is characteristic of supervised learning-based methods such as HG-Dagger and IWR. The results also demonstrate that in contrast to other intervention-based methods such as IARL and EGPO, ReIL can utilize an arbitrary reward function for training without any additional heuristics.
• Abstract（参考訳）: DAggerやDARTのような従来の模倣学習手法と比較して、介入に基づく模倣はより便利でサンプルの効率的なデータ収集プロセスを提供する。 本稿では,Reinforced Intervention-based Learning(ReIL)について紹介する。Reinforced Intervention-based Learning(ReIL)は,一般の介入に基づく学習アルゴリズムと,非エキスパートユーザによる実環境におけるエージェントの訓練を,監督や微調整がほとんどないマルチタスク模倣学習モデルである。 ReILはこれを、模倣学習と強化学習の利点と、実証、過去の経験、現在の観察を同時に処理できるモデルを組み合わせたアルゴリズムで実現している。 実世界の移動ロボットナビゲーションの課題から,HG-Dagger や IWR などの教師あり学習法の特徴である性能の劣化に悩まされることなく,ReIL はスパーススーパーバイザ補正から急速に学習することを示す。 また、IARLやEGPOのような介入に基づく他の手法とは対照的に、ReILは任意の報酬関数を追加のヒューリスティクスを使わずにトレーニングに利用できることを示した。

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