論文の概要: Improving Behavioural Cloning with Positive Unlabeled Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11734v2
• Date: Thu, 21 Sep 2023 11:03:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 20:06:44.970350
• Title: Improving Behavioural Cloning with Positive Unlabeled Learning
• Title（参考訳）: 正のラベルなし学習による行動クローニングの改善
• Authors: Qiang Wang, Robert McCarthy, David Cordova Bulens, Kevin McGuinness, Noel E. O'Connor, Nico G\"urtler, Felix Widmaier, Francisco Roldan Sanchez, Stephen J. Redmond
• Abstract要約: 本稿では,混合品質のロボットデータセットにおける専門家の軌跡を特定するための,新しい反復学習アルゴリズムを提案する。 結果のフィルタデータセットに行動クローンを適用することで、競合するオフライン強化学習と模倣学習ベースラインを上回っます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.484227081812852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning control policies offline from pre-recorded datasets is a promising avenue for solving challenging real-world problems. However, available datasets are typically of mixed quality, with a limited number of the trajectories that we would consider as positive examples; i.e., high-quality demonstrations. Therefore, we propose a novel iterative learning algorithm for identifying expert trajectories in unlabeled mixed-quality robotics datasets given a minimal set of positive examples, surpassing existing algorithms in terms of accuracy. We show that applying behavioral cloning to the resulting filtered dataset outperforms several competitive offline reinforcement learning and imitation learning baselines. We perform experiments on a range of simulated locomotion tasks and on two challenging manipulation tasks on a real robotic system; in these experiments, our method showcases state-of-the-art performance. Our website: \url{https://sites.google.com/view/offline-policy-learning-pubc}.
• Abstract（参考訳）: 事前記録されたデータセットからオフラインで学習制御ポリシを学習することは、現実の問題を解決する上で有望な方法だ。 しかし、利用可能なデータセットは、典型的には混合品質であり、我々が肯定的な例と考える軌道の限られた数、すなわち高品質なデモンストレーションである。 そこで本研究では,既存のアルゴリズムを精度の面で上回る,最小限の正の例を与えられた非ラベル型混合品質ロボットデータセットにおいて,専門家の軌跡を識別するための新しい反復学習アルゴリズムを提案する。 フィルタしたデータセットに行動クローニングを適用することで、競合するオフライン強化学習や模倣学習ベースラインよりも優れていることを示す。 そこで本研究では,ロボットの動作をシミュレーションする作業と,実際のロボットシステム上での2つの困難な操作作業について実験を行った。 私たちのウェブサイト: \url{https://sites.google.com/view/offline-policy-learning-pubc}

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