論文の概要: Learning Rational Subgoals from Demonstrations and Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05487v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 18:39:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 13:37:51.846751
• Title: Learning Rational Subgoals from Demonstrations and Instructions
• Title（参考訳）: 実証と指導から合理的サブゴールを学ぶ
• Authors: Zhezheng Luo, Jiayuan Mao, Jiajun Wu, Tom\'as Lozano-P\'erez, Joshua B. Tenenbaum, Leslie Pack Kaelbling
• Abstract要約: 本稿では,新しい目標を達成するための効率的な長期計画を支援する有用なサブゴール学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークの中核は合理的なサブゴール(RSG)の集合であり、基本的には環境状態上の二項分類器である。 目標記述が与えられた場合、学習したサブゴールと派生した依存関係は、A*やRTといった既成の計画アルゴリズムを促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.86713748450363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a framework for learning useful subgoals that support efficient long-term planning to achieve novel goals. At the core of our framework is a collection of rational subgoals (RSGs), which are essentially binary classifiers over the environmental states. RSGs can be learned from weakly-annotated data, in the form of unsegmented demonstration trajectories, paired with abstract task descriptions, which are composed of terms initially unknown to the agent (e.g., collect-wood then craft-boat then go-across-river). Our framework also discovers dependencies between RSGs, e.g., the task collect-wood is a helpful subgoal for the task craft-boat. Given a goal description, the learned subgoals and the derived dependencies facilitate off-the-shelf planning algorithms, such as A* and RRT, by setting helpful subgoals as waypoints to the planner, which significantly improves performance-time efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい目標を達成するための効率的な長期計画を支援する有用なサブゴール学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークの中核は合理的サブゴール(RSG)の集合であり、基本的には環境状態上のバイナリ分類器である。 RSGは弱いアノテートされたデータから学習することができ、抽象的なタスク記述と組み合わせて、当初エージェントに未知の用語(例えば、収集木(英語版)、工船(英語版)、そして船(英語版)を横断する)で表される。 我々のフレームワークは、例えばタスク収集木はタスククラフトボートの補助的なサブゴールであるなど、RSG間の依存関係も発見します。 目標記述が与えられた場合、学習したサブゴールと派生した依存関係は、A*やRTのような既成の計画アルゴリズムを促進し、有用なサブゴールをプランナーの経路ポイントとして設定することで、パフォーマンス時間効率を大幅に改善する。

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