論文の概要: Hierarchical Imitation Learning with Vector Quantized Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12962v2
• Date: Mon, 29 May 2023 13:44:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 01:57:32.865243
• Title: Hierarchical Imitation Learning with Vector Quantized Models
• Title（参考訳）: ベクトル量子化モデルを用いた階層的模倣学習
• Authors: Kalle Kujanp\"a\"a, Joni Pajarinen, Alexander Ilin
• Abstract要約: 我々は,専門家の軌跡におけるサブゴールの同定に強化学習を用いることを提案する。 同定されたサブゴールに対するベクトル量子化生成モデルを構築し,サブゴールレベルの計画を行う。 実験では、このアルゴリズムは複雑な長い水平決定問題の解法に優れ、最先端のアルゴリズムよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.67190661002691
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to plan actions on multiple levels of abstraction enables intelligent agents to solve complex tasks effectively. However, learning the models for both low and high-level planning from demonstrations has proven challenging, especially with higher-dimensional inputs. To address this issue, we propose to use reinforcement learning to identify subgoals in expert trajectories by associating the magnitude of the rewards with the predictability of low-level actions given the state and the chosen subgoal. We build a vector-quantized generative model for the identified subgoals to perform subgoal-level planning. In experiments, the algorithm excels at solving complex, long-horizon decision-making problems outperforming state-of-the-art. Because of its ability to plan, our algorithm can find better trajectories than the ones in the training set
• Abstract（参考訳）: 複数の抽象レベルでアクションを計画できるため、インテリジェントエージェントは複雑なタスクを効果的に解決できる。 しかし、デモから低レベルの計画モデルと高レベルの計画モデルを学ぶことは、特に高次元入力では困難であることが証明されている。 この問題に対処するため,本稿では,国家と選択されたサブゴールが与える低レベル行動の予測可能性と,報酬の規模を関連付けることにより,専門家軌道におけるサブゴールの同定に強化学習を用いることを提案する。 同定されたサブゴールに対するベクトル量子化生成モデルを構築し,サブゴールレベルの計画を行う。 実験では、このアルゴリズムは複雑な長い水平決定問題の解法に優れ、最先端のアルゴリズムよりも優れている。 計画する能力のため、我々のアルゴリズムはトレーニングセットのそれよりも良い軌道を見つけることができる。

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