Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta-Learning Parameterized Skills

論文の概要: Meta-Learning Parameterized Skills

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03597v4
Date: Wed, 19 Jul 2023 04:52:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-20 18:21:10.620761
Title: Meta-Learning Parameterized Skills
Title（参考訳）: メタラーニングパラメータ化スキル
Authors: Haotian Fu, Shangqun Yu, Saket Tiwari, Michael Littman, George Konidaris
Abstract要約: 本稿では,伝達可能なパラメータ化スキルを学習し,それらを新しいアクション空間に合成することを目的とした,新しいスキル学習アルゴリズムを提案する。本研究では,提案アルゴリズムによってエージェントが難易度の高い長期作業(障害物コースとロボット操作)を解くことができることを実証的に実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.845774297648738
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a novel parameterized skill-learning algorithm that aims to learn transferable parameterized skills and synthesize them into a new action space that supports efficient learning in long-horizon tasks. We propose to leverage off-policy Meta-RL combined with a trajectory-centric smoothness term to learn a set of parameterized skills. Our agent can use these learned skills to construct a three-level hierarchical framework that models a Temporally-extended Parameterized Action Markov Decision Process. We empirically demonstrate that the proposed algorithms enable an agent to solve a set of difficult long-horizon (obstacle-course and robot manipulation) tasks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,移動可能なパラメータ化スキルを学習し,長期タスクにおける効率的な学習を支援する新しいアクション空間に合成することを目的とした,新しいパラメータ化スキル学習アルゴリズムを提案する。本稿では,メタRLと軌跡中心の平滑化項を組み合わせてパラメータ化スキルの集合を学習することを提案する。我々のエージェントは、これらの学習スキルを使用して、時間的に拡張されたパラメータ化されたアクションマルコフ決定プロセスをモデル化する3段階の階層的なフレームワークを構築することができる。本研究では,提案アルゴリズムによってエージェントが難易度の高い長期作業(障害物コースとロボット操作)を解くことができることを示す。

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