論文の概要: CRISP: Curriculum inducing Primitive Informed Subgoal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03535v2
• Date: Wed, 20 Sep 2023 13:58:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 00:29:00.711343
• Title: CRISP: Curriculum inducing Primitive Informed Subgoal Prediction
• Title（参考訳）: CRISP:原始インフォームドサブゴの予測を誘導するカリキュラム
• Authors: Utsav Singh, Vinay P Namboodiri
• Abstract要約: 低レベルのプリミティブを進化させるために,達成可能なサブゴールのカリキュラムを生成するための新しい階層型アルゴリズムCRISPを提案する。 私たちのアプローチでは、いくつかの専門家によるデモンストレーションが使用されているので、ほとんどのロボット制御タスクに適しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.533883667629887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hierarchical reinforcement learning is a promising approach that uses temporal abstraction to solve complex long horizon problems. However, simultaneously learning a hierarchy of policies is unstable as it is challenging to train higher-level policy when the lower-level primitive is non-stationary. In this paper, we propose a novel hierarchical algorithm CRISP to generate a curriculum of achievable subgoals for evolving lower-level primitives using reinforcement learning and imitation learning. The lower level primitive periodically performs data relabeling on a handful of expert demonstrations using our primitive informed parsing approach to handle non-stationarity. Since our approach uses a handful of expert demonstrations, it is suitable for most robotic control tasks. Experimental evaluations on complex robotic maze navigation and robotic manipulation environments show that inducing hierarchical curriculum learning significantly improves sample efficiency, and results in efficient goal conditioned policies for solving temporally extended tasks. We perform real world robotic experiments on complex manipulation tasks and demonstrate that CRISP consistently outperforms the baselines.
• Abstract（参考訳）: 階層的強化学習は、複雑な長距離地平線問題を解決するために時間的抽象化を使用する有望なアプローチである。 しかし、低レベルのプリミティブが非定常である場合、高レベルのポリシーを訓練することが難しいため、同時にポリシー階層を学習することは不安定である。 本稿では,強化学習と模倣学習を用いて,低レベルプリミティブを進化させるための,実現可能なサブゴールのカリキュラムを生成するための新しい階層的アルゴリズムを提案する。 低レベルのプリミティブは、非定常性を扱うプリミティブ情報解析アプローチを使用して、少数の専門家によるデモンストレーションで定期的にデータレバーリングを行います。 私たちのアプローチは、いくつかの専門家によるデモを使うので、ほとんどのロボット制御タスクに適している。 複雑なロボット迷路ナビゲーションおよびロボット操作環境における実験評価により,階層的カリキュラム学習の誘導がサンプル効率を大幅に向上し,時間的拡張課題を解決するための効率的な目標条件付きポリシーが得られた。 複雑な操作タスクにおける実世界のロボット実験を行い、CRISPがベースラインを一貫して上回っていることを示す。

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