論文の概要: PI-QT-Opt: Predictive Information Improves Multi-Task Robotic Reinforcement Learning at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08217v1
• Date: Sat, 15 Oct 2022 07:30:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:08:15.171448
• Title: PI-QT-Opt: Predictive Information Improves Multi-Task Robotic Reinforcement Learning at Scale
• Title（参考訳）: pi-qt-opt: 予測情報によるマルチタスクロボット強化学習の大規模化
• Authors: Kuang-Huei Lee, Ted Xiao, Adrian Li, Paul Wohlhart, Ian Fischer, Yao Lu
• Abstract要約: 予測情報QT-Optは、予測情報の表現を学習し、シミュレーションおよび実世界における最大297個の視覚に基づくロボット操作タスクを解決する。 予測情報のモデリングはトレーニング作業の成功率を大幅に向上させ,未知の新規タスクへのゼロショット転送を改善することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.444439310266873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The predictive information, the mutual information between the past and future, has been shown to be a useful representation learning auxiliary loss for training reinforcement learning agents, as the ability to model what will happen next is critical to success on many control tasks. While existing studies are largely restricted to training specialist agents on single-task settings in simulation, in this work, we study modeling the predictive information for robotic agents and its importance for general-purpose agents that are trained to master a large repertoire of diverse skills from large amounts of data. Specifically, we introduce Predictive Information QT-Opt (PI-QT-Opt), a QT-Opt agent augmented with an auxiliary loss that learns representations of the predictive information to solve up to 297 vision-based robot manipulation tasks in simulation and the real world with a single set of parameters. We demonstrate that modeling the predictive information significantly improves success rates on the training tasks and leads to better zero-shot transfer to unseen novel tasks. Finally, we evaluate PI-QT-Opt on real robots, achieving substantial and consistent improvement over QT-Opt in multiple experimental settings of varying environments, skills, and multi-task configurations.
• Abstract（参考訳）: 過去と未来の間の相互情報である予測情報は、トレーニング強化学習エージェントの補助的損失として有用であることが示されており、次に何が起こるかをモデル化する能力は多くの制御タスクの成功に不可欠である。 そこで本研究では,ロボットエージェントの予測情報をモデル化し,大量のデータから多種多様なスキルのレパートリーを習得する訓練を行う汎用エージェントの重要性について検討する。 具体的には、予測情報QT-Opt(PI-QT-Opt)を補助的損失で強化したQT-Optエージェントを導入し、予測情報の表現を学習し、シミュレーションにおける最大297個の視覚ベースのロボット操作タスクを1組のパラメータで解決する。 予測情報のモデル化はトレーニング作業の成功率を大幅に向上させ,未知の新規タスクへのゼロショット転送を改善することを実証する。 最後に,pi-qt-optを実ロボット上で評価し,様々な環境,スキル,マルチタスク構成の複数の実験環境において,qt-optに対して有意かつ一貫した改善を実現する。

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