論文の概要: Planning Immediate Landmarks of Targets for Model-Free Skill Transfer across Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09033v1
• Date: Sun, 18 Dec 2022 08:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:04:07.138938
• Title: Planning Immediate Landmarks of Targets for Model-Free Skill Transfer across Agents
• Title（参考訳）: エージェント間のモデルフリースキル伝達のためのターゲットの即時ランドマーク計画
• Authors: Minghuan Liu, Zhengbang Zhu, Menghui Zhu, Yuzheng Zhuang, Weinan Zhang, Jianye Hao
• Abstract要約: 我々はPILoT、即時ターゲットのランドマーク計画を提案する。 PILoTはゴール条件のステートプランナーを学習し、ゴールプランナーを蒸留してモデルなしのスタイルで即時ランドマークを計画する。 PILoTは,アクション空間やダイナミックスを横断する数発のショット転送など,様々なトランスファーの課題に対して有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.56191646231944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In reinforcement learning applications like robotics, agents usually need to deal with various input/output features when specified with different state/action spaces by their developers or physical restrictions. This indicates unnecessary re-training from scratch and considerable sample inefficiency, especially when agents follow similar solution steps to achieve tasks. In this paper, we aim to transfer similar high-level goal-transition knowledge to alleviate the challenge. Specifically, we propose PILoT, i.e., Planning Immediate Landmarks of Targets. PILoT utilizes the universal decoupled policy optimization to learn a goal-conditioned state planner; then, distills a goal-planner to plan immediate landmarks in a model-free style that can be shared among different agents. In our experiments, we show the power of PILoT on various transferring challenges, including few-shot transferring across action spaces and dynamics, from low-dimensional vector states to image inputs, from simple robot to complicated morphology; and we also illustrate a zero-shot transfer solution from a simple 2D navigation task to the harder Ant-Maze task.
• Abstract（参考訳）: ロボティクスのような強化学習アプリケーションでは、エージェントは通常、開発者や物理的制約によって異なる状態/アクション空間で指定された場合、さまざまな入出力機能を扱う必要がある。 これは、スクラッチからの不要な再訓練とかなりのサンプル非効率、特にエージェントがタスクを達成するための同様のソリューションステップに従う場合である。 本稿では,類似のハイレベルな目標移行知識を伝達し,課題を軽減することを目的とする。 具体的には、PILoT、即時ターゲットのランドマーク計画を提案する。 PILoTは、共通の分離されたポリシー最適化を利用して、ゴール条件付き状態プランナーを学習し、それからゴールプランナーを蒸留して、異なるエージェント間で共有可能なモデルフリースタイルで即時ランドマークを計画する。 実験では,単純なロボットから複雑な形態まで,アクション空間やダイナミクスを横断する少数ショット移動,画像入力など,様々なトランスファー課題に対するパイロットの力を示すとともに,単純な2dナビゲーションタスクからより難しいant-mazeタスクへのゼロショット転送ソリューションを例示する。

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