論文の概要: Controllability-Aware Unsupervised Skill Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05103v2
• Date: Mon, 13 Feb 2023 03:05:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 11:32:23.053320
• Title: Controllability-Aware Unsupervised Skill Discovery
• Title（参考訳）: 制御可能性を考慮した教師なしスキル発見
• Authors: Seohong Park, Kimin Lee, Youngwoon Lee, Pieter Abbeel
• Abstract要約: 本稿では,非教師なしスキル発見手法であるCSD(Controlability-aware Skill Discovery)を導入する。 CSDの鍵となるコンポーネントは制御可能性を考慮した距離関数であり、現在のスキルで達成が難しい状態遷移により大きな値を割り当てる。 ロボット操作と移動環境の6つの実験結果から、CSDは監督なしで多様な複雑なスキルを発見できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.19932297743439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the key capabilities of intelligent agents is the ability to discover useful skills without external supervision. However, the current unsupervised skill discovery methods are often limited to acquiring simple, easy-to-learn skills due to the lack of incentives to discover more complex, challenging behaviors. We introduce a novel unsupervised skill discovery method, Controllability-aware Skill Discovery (CSD), which actively seeks complex, hard-to-control skills without supervision. The key component of CSD is a controllability-aware distance function, which assigns larger values to state transitions that are harder to achieve with the current skills. Combined with distance-maximizing skill discovery, CSD progressively learns more challenging skills over the course of training as our jointly trained distance function reduces rewards for easy-to-achieve skills. Our experimental results in six robotic manipulation and locomotion environments demonstrate that CSD can discover diverse complex skills including object manipulation and locomotion skills with no supervision, significantly outperforming prior unsupervised skill discovery methods. Videos and code are available at https://seohong.me/projects/csd/
• Abstract（参考訳）: インテリジェントエージェントの重要な能力の1つは、外部の監督なしに有用なスキルを発見する能力である。 しかし、現在の教師なしのスキル発見手法は、より複雑で挑戦的な行動を発見するインセンティブがないため、単純で分かりやすいスキルを取得することに限定されることが多い。 そこで本研究では,制御不能な複雑なスキルを積極的に探究する,教師なしスキル発見法である制御可能性認識スキル発見法(csd)を提案する。 CSDの鍵となるコンポーネントは制御可能性を考慮した距離関数であり、現在のスキルで達成が難しい状態遷移により大きな値を割り当てる。 距離を最大化するスキル発見と組み合わせることで、csdはトレーニングの過程で徐々に挑戦的なスキルを習得します。 ロボット操作と移動環境の6つの実験結果から,CSDは物体操作や移動スキルを含む多様な複雑なスキルを,監督なしで発見できることを示した。 ビデオとコードはhttps://seohong.me/projects/csd/で入手できる。

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