論文の概要: Isolating and Leveraging Controllable and Noncontrollable Visual
Dynamics in World Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13817v1
- Date: Fri, 27 May 2022 08:07:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-30 13:26:59.188322
- Title: Isolating and Leveraging Controllable and Noncontrollable Visual
Dynamics in World Models
- Title（参考訳）: 世界モデルにおける制御可能・制御不能な視覚ダイナミクスの分離と活用
- Authors: Minting Pan, Xiangming Zhu, Yunbo Wang, Xiaokang Yang
- Abstract要約: Iso-DreamはDream-to-Controlフレームワークを2つの側面で改善する。
まず、逆動力学を最適化することにより、世界モデルに制御可能で制御不能な情報源を学習させることを奨励する。
第2に、エージェントの挙動を世界モデルの切り離された潜在的想像力に最適化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.97707691164558
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: World models learn the consequences of actions in vision-based interactive
systems. However, in practical scenarios such as autonomous driving, there
commonly exists noncontrollable dynamics independent of the action signals,
making it difficult to learn effective world models. To tackle this problem, we
present a novel reinforcement learning approach named Iso-Dream, which improves
the Dream-to-Control framework in two aspects. First, by optimizing the inverse
dynamics, we encourage the world model to learn controllable and
noncontrollable sources of spatiotemporal changes on isolated state transition
branches. Second, we optimize the behavior of the agent on the decoupled latent
imaginations of the world model. Specifically, to estimate state values, we
roll-out the noncontrollable states into the future and associate them with the
current controllable state. In this way, the isolation of dynamics sources can
greatly benefit long-horizon decision-making of the agent, such as a
self-driving car that can avoid potential risks by anticipating the movement of
other vehicles. Experiments show that Iso-Dream is effective in decoupling the
mixed dynamics and remarkably outperforms existing approaches in a wide range
of visual control and prediction domains.
- Abstract（参考訳）: 世界モデルは、視覚に基づく対話システムにおける行動の結果を学ぶ。
しかし、自律運転のような現実的なシナリオでは、アクション信号とは独立して制御不能なダイナミクスが存在するため、効果的な世界モデルを学ぶことは困難である。
そこで本研究では,2つの側面から,夢と制御の枠組みを改良したiso-dreamという新しい強化学習手法を提案する。
まず, 逆ダイナミクスを最適化することにより, 世界モデルに対して, 孤立状態遷移枝における時空間変化の制御可能かつ制御不能な源を学ぶことを促す。
第2に、エージェントの挙動を世界モデルの切り離された潜在的想像力に最適化する。
具体的には、状態値を推定するために、制御不能な状態を未来にロールアウトし、現在の制御可能状態と関連付ける。
このように、動力源の分離は、例えば、他の車両の動きを予測して潜在的なリスクを避ける自動運転車のような、エージェントの長期的な意思決定に大きな利益をもたらす。
実験によれば、iso-dreamは混合ダイナミクスの分離に効果的であり、幅広いビジュアル制御と予測領域において既存のアプローチを著しく上回っている。
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