論文の概要: Relevance-guided Unsupervised Discovery of Abilities with Quality-Diversity Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09828v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 00:29:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-23 03:14:04.338276
• Title: Relevance-guided Unsupervised Discovery of Abilities with Quality-Diversity Algorithms
• Title（参考訳）: 品質多様性アルゴリズムを用いた教師なし能力発見
• Authors: Luca Grillotti and Antoine Cully
• Abstract要約: 本稿では,その課題に適した行動特性を自律的に発見する品質多様性アルゴリズムであるRelevance-guided Unsupervised Discovery of Abilitiesを紹介する。 我々は、ロボットが完全な感覚データに基づいて自律的にその能力を発見しなければならない、シミュレーションされたロボット環境に対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.827510863075184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quality-Diversity algorithms provide efficient mechanisms to generate large collections of diverse and high-performing solutions, which have shown to be instrumental for solving downstream tasks. However, most of those algorithms rely on a behavioural descriptor to characterise the diversity that is hand-coded, hence requiring prior knowledge about the considered tasks. In this work, we introduce Relevance-guided Unsupervised Discovery of Abilities; a Quality-Diversity algorithm that autonomously finds a behavioural characterisation tailored to the task at hand. In particular, our method introduces a custom diversity metric that leads to higher densities of solutions near the areas of interest in the learnt behavioural descriptor space. We evaluate our approach on a simulated robotic environment, where the robot has to autonomously discover its abilities based on its full sensory data. We evaluated the algorithms on three tasks: navigation to random targets, moving forward with a high velocity, and performing half-rolls. The experimental results show that our method manages to discover collections of solutions that are not only diverse, but also well-adapted to the considered downstream task.
• Abstract（参考訳）: 品質多様性アルゴリズムは、下流タスクを解くのに有用な、多種多様な高性能なソリューションの大規模なコレクションを生成する効率的なメカニズムを提供する。 しかし、これらのアルゴリズムのほとんどは、ハンドコードされる多様性を特徴付けるために振る舞い記述子に依存しているため、考慮されたタスクに関する事前の知識を必要とする。 本研究では,その課題に適した行動特性を自律的に発見する品質多様性アルゴリズムであるRelevance-guided Unsupervised Discovery of Abilitiesを紹介する。 特に,本手法では,学習した行動記述子空間への関心領域に近い解の密度を高めるために,独自の多様性指標を導入する。 本研究は,ロボットが知覚データに基づいて自律的に能力を見出すことができるシミュレーションロボット環境上でのアプローチを評価する。 ランダムな目標へのナビゲーション,高速で前進,ハーフロールを行う3つのタスクでアルゴリズムを評価した。 実験結果から,本手法は多種多様であるばかりでなく,下流の課題に適応した解の集合を見出すことができた。

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