論文の概要: Hyper-Universal Policy Approximation: Learning to Generate Actions from a Single Image using Hypernets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03593v1
• Date: Thu, 7 Jul 2022 21:42:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-14 11:24:09.914533
• Title: Hyper-Universal Policy Approximation: Learning to Generate Actions from a Single Image using Hypernets
• Title（参考訳）: ハイパーユニバーサルポリシー近似:ハイパーネットを用いた単一画像からのアクション生成の学習
• Authors: Dimitrios C. Gklezakos, Rishi Jha, Rajesh P. N. Rao
• Abstract要約: ユニバーサル・ポリシー・ファンクション(UPF、Universal Policy Functions)は、新しい、目に見えない環境に一般化するステート・ツー・アクション・マッピングである。 単一画像からタスクと環境条件の小さなポリシーネットワークを生成するハイパーネットワークベースのモデルであるHyper-Universal Policy Approximator (HUPA)を提案する。 以上の結果から,HUPAsは,サイズに制約のある生成ポリシに対して,埋め込みベースの代替手段を著しく上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3535770763481902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inspired by Gibson's notion of object affordances in human vision, we ask the question: how can an agent learn to predict an entire action policy for a novel object or environment given only a single glimpse? To tackle this problem, we introduce the concept of Universal Policy Functions (UPFs) which are state-to-action mappings that generalize not only to new goals but most importantly to novel, unseen environments. Specifically, we consider the problem of efficiently learning such policies for agents with limited computational and communication capacity, constraints that are frequently encountered in edge devices. We propose the Hyper-Universal Policy Approximator (HUPA), a hypernetwork-based model to generate small task- and environment-conditional policy networks from a single image, with good generalization properties. Our results show that HUPAs significantly outperform an embedding-based alternative for generated policies that are size-constrained. Although this work is restricted to a simple map-based navigation task, future work includes applying the principles behind HUPAs to learning more general affordances for objects and environments.
• Abstract（参考訳）: 人間の視覚におけるオブジェクトの余裕というギブソンの概念に触発されて、エージェントはどのようにして新しいオブジェクトや環境に対するアクションポリシー全体を予測することができるのか? この問題に取り組むために,我々は,新しい目標だけでなく,最も重要で目に見えない新しい環境に一般化した,状態対行動マッピングであるユニバーサル・ポリシー・ファンクション(upfs)の概念を紹介する。 具体的には,エッジデバイスで頻繁に発生する制約である計算能力や通信能力の制限のあるエージェントに対して,そのようなポリシーを効率的に学習する問題を考える。 本稿では,単一画像からタスクと環境条件のポリシーネットワークを生成するハイパーネットワークベースのモデルであるHyper-Universal Policy Approximator (HUPA)を提案する。 以上の結果から,HUPAsは,サイズに制約のある生成ポリシに対して,埋め込みベースの代替手段を著しく上回っていることがわかった。 この作業は単純な地図ベースのナビゲーションタスクに限定されるが、将来の作業には、HUPAの背後にある原則を適用して、オブジェクトや環境のより一般的な余裕を学習することが含まれる。

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