Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diffusion Model-Augmented Behavioral Cloning

論文の概要: Diffusion Model-Augmented Behavioral Cloning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13335v1
Date: Sun, 26 Feb 2023 15:40:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-28 17:46:35.172732
Title: Diffusion Model-Augmented Behavioral Cloning
Title（参考訳）: 拡散モデルによる行動クローニング
Authors: Hsiang-Chun Wang, Shang-Fu Chen, Shao-Hua Sun
Abstract要約: シミュレーション学習は、環境からの報酬信号にアクセスせずに専門家のデモンストレーションを観察することで学習の課題に対処する。行動クローニング(BC)は、模擬学習を教師付き学習問題として定式化し、サンプル化された状態-動作ペアから学習する。拡散モデル拡張行動クローニング(Diffusion-BC)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.488575826304025
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Imitation learning addresses the challenge of learning by observing an expert's demonstrations without access to reward signals from the environment. Behavioral cloning (BC) formulates imitation learning as a supervised learning problem and learns from sampled state-action pairs. Despite its simplicity, it often fails to capture the temporal structure of the task and the global information of expert demonstrations. This work aims to augment BC by employing diffusion models for modeling expert behaviors, and designing a learning objective that leverages learned diffusion models to guide policy learning. To this end, we propose diffusion model-augmented behavioral cloning (Diffusion-BC) that combines our proposed diffusion model guided learning objective with the BC objective, which complements each other. Our proposed method outperforms baselines or achieves competitive performance in various continuous control domains, including navigation, robot arm manipulation, and locomotion. Ablation studies justify our design choices and investigate the effect of balancing the BC and our proposed diffusion model objective.
Abstract（参考訳）: 模倣学習は、環境からの報奨信号にアクセスせずに専門家のデモンストレーションを観察することで学習の課題に対処する。行動クローニング(bc)は、模倣学習を教師あり学習問題として定式化し、サンプル状態-アクションペアから学習する。その単純さにもかかわらず、しばしばタスクの時間構造と専門家によるデモンストレーションのグローバルな情報を取得することに失敗する。この研究は、専門家の行動のモデル化に拡散モデルを採用し、政策学習を導くために学習拡散モデルを活用した学習目標を設計することで、bcを増強することを目的としている。この目的のために,提案した拡散モデル誘導学習目標と相互補完するBC目標を組み合わせた拡散モデル拡張行動クローニング(Diffusion-BC)を提案する。提案手法は,ナビゲーション,ロボットアーム操作,移動などの連続制御領域において,ベースラインを上回り,競争力を発揮する。アブレーション研究は設計選択を正当化し、bcと提案する拡散モデル目標のバランスをとる効果について検討する。

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