論文の概要: Discovering Generalizable Spatial Goal Representations via Graph-based Active Reward Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15339v1
• Date: Thu, 24 Nov 2022 18:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 17:00:39.924548
• Title: Discovering Generalizable Spatial Goal Representations via Graph-based Active Reward Learning
• Title（参考訳）: グラフに基づくアクティブリワード学習による一般化可能な空間ゴール表現の探索
• Authors: Aviv Netanyahu, Tianmin Shu, Joshua Tenenbaum, Pulkit Agrawal
• Abstract要約: 我々は、報酬学習アプローチ、グラフベースの等価マッピング(GEM)を提案する。 GEMは、オブジェクト間の重要な空間関係を示すグラフと、グラフの各エッジに対する状態同値写像による空間目標仕様を表す。 GEMは,学習目標表現の高次ベースラインに対する一般化性を大幅に向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.58129740811116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we consider one-shot imitation learning for object rearrangement tasks, where an AI agent needs to watch a single expert demonstration and learn to perform the same task in different environments. To achieve a strong generalization, the AI agent must infer the spatial goal specification for the task. However, there can be multiple goal specifications that fit the given demonstration. To address this, we propose a reward learning approach, Graph-based Equivalence Mappings (GEM), that can discover spatial goal representations that are aligned with the intended goal specification, enabling successful generalization in unseen environments. Specifically, GEM represents a spatial goal specification by a reward function conditioned on i) a graph indicating important spatial relationships between objects and ii) state equivalence mappings for each edge in the graph indicating invariant properties of the corresponding relationship. GEM combines inverse reinforcement learning and active reward learning to efficiently improve the reward function by utilizing the graph structure and domain randomization enabled by the equivalence mappings. We conducted experiments with simulated oracles and with human subjects. The results show that GEM can drastically improve the generalizability of the learned goal representations over strong baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,aiエージェントが1つの専門家のデモンストレーションを見て,異なる環境で同じタスクを実行することを学ぶための,オブジェクトの再構成タスクに対するワンショット模倣学習について検討する。 強力な一般化を実現するために、AIエージェントはタスクの空間目標仕様を推論しなければならない。 しかしながら、与えられたデモに適合する複数の目標仕様が存在する場合もあります。 そこで本稿では,目標仕様に適合した空間的目標表現を探索し,未知の環境での一般化を成功させる,報酬学習手法であるグラフベースの等価マッピング(GEM)を提案する。 具体的には、GEMは、条件付き報酬関数による空間目標仕様を表す。 一 物と物との間の重要な空間関係を示すグラフ 二 対応する関係の不変性を示すグラフにおける各辺の状態同値写像 GEMは、逆強化学習とアクティブ報酬学習を組み合わせて、等価写像によって実現されたグラフ構造とドメインランダム化を利用して、報酬関数を効率的に改善する。 模擬オークルと人体を用いた実験を行った。 その結果, GEM は学習目標表現の一般化可能性を大幅に向上させることができることがわかった。

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