論文の概要: Learning Goal-Conditioned Policies Offline with Self-Supervised Reward Shaping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02099v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 15:07:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 13:40:37.652134
• Title: Learning Goal-Conditioned Policies Offline with Self-Supervised Reward Shaping
• Title（参考訳）: 自己監督型リワードシェイピングによるゴールコンディションポリシのオフライン学習
• Authors: Lina Mezghani, Sainbayar Sukhbaatar, Piotr Bojanowski, Alessandro Lazaric, Karteek Alahari
• Abstract要約: 本稿では,モデルの構造と力学を理解するために,事前収集したデータセット上に,新たな自己教師型学習フェーズを提案する。 提案手法を3つの連続制御タスクで評価し,既存手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.89128390954572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing agents that can execute multiple skills by learning from pre-collected datasets is an important problem in robotics, where online interaction with the environment is extremely time-consuming. Moreover, manually designing reward functions for every single desired skill is prohibitive. Prior works targeted these challenges by learning goal-conditioned policies from offline datasets without manually specified rewards, through hindsight relabelling. These methods suffer from the issue of sparsity of rewards, and fail at long-horizon tasks. In this work, we propose a novel self-supervised learning phase on the pre-collected dataset to understand the structure and the dynamics of the model, and shape a dense reward function for learning policies offline. We evaluate our method on three continuous control tasks, and show that our model significantly outperforms existing approaches, especially on tasks that involve long-term planning.
• Abstract（参考訳）: 事前収集されたデータセットから学習することで、複数のスキルを実行できるエージェントを開発することは、ロボット工学において重要な問題である。 また、必要なスキルごとに手動で報酬関数を設計することは禁じられている。 先行研究は、手動で指定した報酬なしでオフラインデータセットから目標条件付きポリシーを学習し、後見的なリラベリングを通じてこれらの課題をターゲットとした。 これらの方法は報酬の分散の問題に悩まされ、長期のタスクでは失敗する。 本研究では,事前収集したデータセット上で,モデルの構造とダイナミクスを理解し,オフラインで学習方針を学習するための高密な報酬関数を形成するための,新しい自己教師あり学習フェーズを提案する。 提案手法は,3つの連続制御タスクで評価し,提案手法が既存の手法,特に長期計画を伴うタスクを大きく上回っていることを示す。

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