論文の概要: D-Shape: Demonstration-Shaped Reinforcement Learning via Goal Conditioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14428v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 02:28:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 13:47:45.995533
• Title: D-Shape: Demonstration-Shaped Reinforcement Learning via Goal Conditioning
• Title（参考訳）: D-Shape:ゴールコンディショニングによるデモ型強化学習
• Authors: Caroline Wang, Garrett Warnell, Peter Stone
• Abstract要約: D-Shapeは模倣学習(IL)と強化学習(RL)を組み合わせた新しい手法である 本稿では,ILとRLを組み合わせた新たな手法であるD-Shapeを紹介する。 スパース・リワード・グリッドワールド領域におけるD-Shapeの有効性を実験的に検証し、サンプル効率の観点からRLよりも改善し、最適ポリシーに一貫した収束を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.57484755946714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While combining imitation learning (IL) and reinforcement learning (RL) is a promising way to address poor sample efficiency in autonomous behavior acquisition, methods that do so typically assume that the requisite behavior demonstrations are provided by an expert that behaves optimally with respect to a task reward. If, however, suboptimal demonstrations are provided, a fundamental challenge appears in that the demonstration-matching objective of IL conflicts with the return-maximization objective of RL. This paper introduces D-Shape, a new method for combining IL and RL that uses ideas from reward shaping and goal-conditioned RL to resolve the above conflict. D-Shape allows learning from suboptimal demonstrations while retaining the ability to find the optimal policy with respect to the task reward. We experimentally validate D-Shape in sparse-reward gridworld domains, showing that it both improves over RL in terms of sample efficiency and converges consistently to the optimal policy in the presence of suboptimal demonstrations.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習(IL)と強化学習(RL)を組み合わせることは、自律的行動獲得におけるサンプル効率の低さに対処するための有望な方法であるが、通常、必要な行動実証はタスク報酬に関して最適に振舞う専門家によって提供される。 しかし、もし準最適実証が提供される場合、ILの実証マッチング目的がRLの戻り最大化目標と矛盾するという根本的な課題が現れる。 本稿では,ILとRLを組み合わせた新たな手法であるD-Shapeを紹介する。 d-shapeは、タスク報酬に関して最適なポリシーを見つける能力を保持しながら、サブ最適のデモンストレーションから学ぶことができる。 スパース・リワード・グリッドワールド領域におけるD-Shapeの有効性を実験的に検証し,サンプル効率の観点からRLよりも改善し,最適条件に収束することを示した。

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