論文の概要: Sparse Representation Learning with Modified q-VAE towards Minimal Realization of World Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03936v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 06:47:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 14:25:39.897930
• Title: Sparse Representation Learning with Modified q-VAE towards Minimal Realization of World Model
• Title（参考訳）: 修正q-VAEを用いたスパース表現学習による世界モデルの最小化
• Authors: Taisuke Kobayashi and Ryoma Watanuki
• Abstract要約: 我々はTsallisベースの変分オートエンコーダ(q-VAE)の解析と改善を行った。 提案手法により,スパーシフィケーションの利点を実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.071506311915396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extraction of low-dimensional latent space from high-dimensional observation data is essential to construct a real-time robot controller with a world model on the extracted latent space. However, there is no established method for tuning the dimension size of the latent space automatically, suffering from finding the necessary and sufficient dimension size, i.e. the minimal realization of the world model. In this study, we analyze and improve Tsallis-based variational autoencoder (q-VAE), and reveal that, under an appropriate configuration, it always facilitates making the latent space sparse. Even if the dimension size of the pre-specified latent space is redundant compared to the minimal realization, this sparsification collapses unnecessary dimensions, allowing for easy removal of them. We experimentally verified the benefits of the sparsification by the proposed method that it can easily find the necessary and sufficient six dimensions for a reaching task with a mobile manipulator that requires a six-dimensional state space. Moreover, by planning with such a minimal-realization world model learned in the extracted dimensions, the proposed method was able to exert a more optimal action sequence in real-time, reducing the reaching accomplishment time by around 20 %. The attached video is uploaded on youtube: https://youtu.be/-QjITrnxaRs
• Abstract（参考訳）: 高次元観測データからの低次元潜在空間の抽出は、抽出された潜在空間上の世界モデルを用いたリアルタイムロボットコントローラの構築に不可欠である。 しかし、潜在空間の次元サイズを自動的に調整する方法は確立されておらず、必要かつ十分な次元サイズ、すなわち世界モデルの最小化を見つけるのに苦労している。 本研究では, Tsallis をベースとした変分オートエンコーダ (q-VAE) の解析と改良を行い, 適切な構成で, 遅延空間のスパース化が常に容易であることを明らかにする。 事前指定された潜在空間の次元サイズが最小化よりも冗長であるとしても、このスパース化は不要次元を崩壊させ、容易に取り除くことができる。 提案手法により, 6次元状態空間を必要とする移動マニピュレータを用いて, 到達作業に必要な6次元と必要な6次元を容易に見つけられるようにした。 さらに, 抽出次元で学習した最小化世界モデルを用いて, 提案手法により, より最適な動作シーケンスをリアルタイムで実現し, 到達時間を約20%短縮することができた。 添付されたビデオは youtube にアップロードされる。

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