論文の概要: Few-Shot Preference Learning for Human-in-the-Loop RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03363v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 23:12:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 15:30:24.893553
• Title: Few-Shot Preference Learning for Human-in-the-Loop RL
• Title（参考訳）: 対人RLのためのFew-Shot Preference Learning
• Authors: Joey Hejna, Dorsa Sadigh
• Abstract要約: メタラーニングの成功に触発された我々は、先行タスクデータに対する嗜好モデルを事前訓練し、少数のクエリだけで新しいタスクに迅速に適応する。 メタワールドにおける操作ポリシーのトレーニングに必要なオンラインフィードバックの量を20$times$に削減し,実際のフランカ・パンダロボット上での手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.773589150740898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While reinforcement learning (RL) has become a more popular approach for robotics, designing sufficiently informative reward functions for complex tasks has proven to be extremely difficult due their inability to capture human intent and policy exploitation. Preference based RL algorithms seek to overcome these challenges by directly learning reward functions from human feedback. Unfortunately, prior work either requires an unreasonable number of queries implausible for any human to answer or overly restricts the class of reward functions to guarantee the elicitation of the most informative queries, resulting in models that are insufficiently expressive for realistic robotics tasks. Contrary to most works that focus on query selection to \emph{minimize} the amount of data required for learning reward functions, we take an opposite approach: \emph{expanding} the pool of available data by viewing human-in-the-loop RL through the more flexible lens of multi-task learning. Motivated by the success of meta-learning, we pre-train preference models on prior task data and quickly adapt them for new tasks using only a handful of queries. Empirically, we reduce the amount of online feedback needed to train manipulation policies in Meta-World by 20$\times$, and demonstrate the effectiveness of our method on a real Franka Panda Robot. Moreover, this reduction in query-complexity allows us to train robot policies from actual human users. Videos of our results and code can be found at https://sites.google.com/view/few-shot-preference-rl/home.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)はロボット工学においてより一般的なアプローチとなっているが、複雑なタスクに対する十分な情報的報酬関数を設計することは、人間の意図と政策の搾取を捉えることができないために非常に困難であることが証明されている。 優先度に基づくRLアルゴリズムは、人間のフィードバックから直接報酬関数を学習することで、これらの課題を克服しようとしている。 残念なことに、事前の作業では、人間が答えるには不合理な数のクエリを必要とするか、最も情報性の高いクエリの活用を保証するために報酬関数のクラスを過度に制限する必要がある。 クエリ選択に焦点をあてたほとんどの研究とは対照的に、報奨関数の学習に必要なデータ量は、逆のアプローチをとる: \emph{expanding} マルチタスク学習のより柔軟なレンズを通して、ループ内のRLを見ることによって、利用可能なデータのプールを見ることができる。 メタラーニングの成功に触発された我々は、先行タスクデータに対する嗜好モデルを事前訓練し、少数のクエリだけで新しいタスクに迅速に適応する。 実証的に,メタワールドにおける操作ポリシーのトレーニングに必要なオンラインフィードバックの量を20$\times$に削減し,実際のフランカパンダロボット上での手法の有効性を実証する。 さらに,クエリ複雑さの低減により,実際のユーザからロボットポリシーをトレーニングすることができる。 結果とコードのビデオはhttps://sites.google.com/view/few-shot-preference-rl/homeで見ることができる。

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