論文の概要: Coherent Soft Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16498v3
• Date: Wed, 6 Dec 2023 10:39:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 19:02:17.985564
• Title: Coherent Soft Imitation Learning
• Title（参考訳）: コヒーレントなソフト模倣学習
• Authors: Joe Watson, Sandy H. Huang, Nicolas Heess
• Abstract要約: 模倣学習法は、政策の行動クローニング(BC)や報酬の逆強化学習(IRL)を通じて専門家から学ぶ。 この研究は、BCとIRLの両方の強度を捉える模倣法に由来する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.345411907902932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imitation learning methods seek to learn from an expert either through behavioral cloning (BC) of the policy or inverse reinforcement learning (IRL) of the reward. Such methods enable agents to learn complex tasks from humans that are difficult to capture with hand-designed reward functions. Choosing BC or IRL for imitation depends on the quality and state-action coverage of the demonstrations, as well as additional access to the Markov decision process. Hybrid strategies that combine BC and IRL are not common, as initial policy optimization against inaccurate rewards diminishes the benefit of pretraining the policy with BC. This work derives an imitation method that captures the strengths of both BC and IRL. In the entropy-regularized ('soft') reinforcement learning setting, we show that the behaviour-cloned policy can be used as both a shaped reward and a critic hypothesis space by inverting the regularized policy update. This coherency facilitates fine-tuning cloned policies using the reward estimate and additional interactions with the environment. This approach conveniently achieves imitation learning through initial behaviour cloning, followed by refinement via RL with online or offline data sources. The simplicity of the approach enables graceful scaling to high-dimensional and vision-based tasks, with stable learning and minimal hyperparameter tuning, in contrast to adversarial approaches. For the open-source implementation and simulation results, see https://joemwatson.github.io/csil/.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習法は、政策の行動クローニング(bc)または報酬の逆強化学習(irl)を通して専門家から学ぶことを求める。 このような方法でエージェントは、手作りの報酬機能でキャプチャが難しい人間から複雑なタスクを学習することができる。 BC または IRL の模倣の選択は、デモの質と状態対応のカバレッジと、マルコフの決定プロセスへの追加アクセスに依存する。 bcとirlを組み合わせたハイブリッド戦略は一般的ではなく、不正確な報酬に対する初期政策最適化は、bcによる政策の事前訓練の利点を減少させる。 この研究は、BCとIRLの両方の強度を捉える模倣法に由来する。 エントロピー正規化(ソフト)強化学習設定では、正規化ポリシー更新を反転させることで、行動制限されたポリシーを形見賞と批判的仮説空間の両方として使用できることを示す。 このコヒーレンシーは、報酬推定と環境とのさらなる相互作用を用いて、微調整されたクローンポリシーを促進する。 このアプローチは、初期動作のクローン化を通じて模倣学習を便利に達成し、続いてオンラインまたはオフラインのデータソースによるRLによる改善を行う。 このアプローチの単純さは、敵対的なアプローチとは対照的に、安定した学習と最小限のハイパーパラメータチューニングによって、高次元および視覚ベースのタスクへの優雅なスケーリングを可能にする。 オープンソース実装とシミュレーションの結果については、https://joemwatson.github.io/csil/を参照。

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