論文の概要: ENTL: Embodied Navigation Trajectory Learner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02639v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 17:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 11:47:47.061406
• Title: ENTL: Embodied Navigation Trajectory Learner
• Title（参考訳）: entl: 具体化ナビゲーションコース学習装置
• Authors: Klemen Kotar, Aaron Walsman, Roozbeh Mottaghi
• Abstract要約: エンボディナビゲーションのための長いシーケンス表現を抽出する手法を提案する。 我々は、現在の状態に条件付けされた将来の状態のベクトル量子化予測を用いてモデルを訓練する。 提案手法の重要な特徴は、モデルが明示的な報酬信号なしで事前訓練されることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.94222191669528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Embodied Navigation Trajectory Learner (ENTL), a method for extracting long sequence representations for embodied navigation. Our approach unifies world modeling, localization and imitation learning into a single sequence prediction task. We train our model using vector-quantized predictions of future states conditioned on current states and actions. ENTL's generic architecture enables the sharing of the the spatio-temporal sequence encoder for multiple challenging embodied tasks. We achieve competitive performance on navigation tasks using significantly less data than strong baselines while performing auxiliary tasks such as localization and future frame prediction (a proxy for world modeling). A key property of our approach is that the model is pre-trained without any explicit reward signal, which makes the resulting model generalizable to multiple tasks and environments.
• Abstract（参考訳）: エンボディナビゲーションのための長いシーケンス表現を抽出する手法であるEmbodied Navigation Trajectory Learner (ENTL)を提案する。 提案手法は,世界モデリング,ローカライゼーション,模倣学習を単一シーケンス予測タスクに統合する。 我々は,現在の状態と動作に基づく将来の状態のベクトル量子化予測を用いてモデルを訓練する。 ENTLの汎用アーキテクチャは、複数の困難なエンボディタスクのための時空間シーケンスエンコーダの共有を可能にする。 ローカライゼーションや将来のフレーム予測(世界モデリングのプロキシ)といった補助タスクを実行しながら,強力なベースラインよりもはるかに少ないデータを用いて,ナビゲーションタスクの競合性能を実現する。 提案手法の重要な特徴は、モデルが明示的な報酬信号なしで事前訓練されることであり、その結果、複数のタスクや環境に一般化できるということである。

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