論文の概要: Pre-training Contextualized World Models with In-the-wild Videos for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18499v2
• Date: Fri, 27 Oct 2023 03:28:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 17:52:36.918914
• Title: Pre-training Contextualized World Models with In-the-wild Videos for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習のためのWildビデオを用いた事前学習型世界モデル
• Authors: Jialong Wu, Haoyu Ma, Chaoyi Deng, Mingsheng Long
• Abstract要約: 本稿では,視覚制御タスクの学習を効率的に行うために,Wild 動画を多用した事前学習型世界モデルの課題について検討する。 本稿では、コンテキストと動的モデリングを明確に分離したContextualized World Models(ContextWM)を紹介する。 実験により,ContextWMを内蔵したWildビデオ事前学習は,モデルベース強化学習のサンプル効率を大幅に向上できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.67880602409801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised pre-training methods utilizing large and diverse datasets have achieved tremendous success across a range of domains. Recent work has investigated such unsupervised pre-training methods for model-based reinforcement learning (MBRL) but is limited to domain-specific or simulated data. In this paper, we study the problem of pre-training world models with abundant in-the-wild videos for efficient learning of downstream visual control tasks. However, in-the-wild videos are complicated with various contextual factors, such as intricate backgrounds and textured appearance, which precludes a world model from extracting shared world knowledge to generalize better. To tackle this issue, we introduce Contextualized World Models (ContextWM) that explicitly separate context and dynamics modeling to overcome the complexity and diversity of in-the-wild videos and facilitate knowledge transfer between distinct scenes. Specifically, a contextualized extension of the latent dynamics model is elaborately realized by incorporating a context encoder to retain contextual information and empower the image decoder, which encourages the latent dynamics model to concentrate on essential temporal variations. Our experiments show that in-the-wild video pre-training equipped with ContextWM can significantly improve the sample efficiency of MBRL in various domains, including robotic manipulation, locomotion, and autonomous driving. Code is available at this repository: https://github.com/thuml/ContextWM.
• Abstract（参考訳）: 大規模かつ多様なデータセットを用いた教師なし事前トレーニング手法は、さまざまなドメインで大きな成功を収めています。 最近の研究は、モデルベース強化学習(MBRL)の教師なし事前学習法を研究しているが、ドメイン固有データやシミュレーションデータに限られている。 本稿では,下流の視覚的制御タスクを効率的に学習するために,映像を多用した事前学習型世界モデルの課題について検討する。 しかし、この動画は複雑な背景やテクスチャ的な外観といった様々な文脈要因に複雑であり、世界モデルが共有世界知識を抽出してより一般化することを妨げる。 この問題に対処するため,本稿では,コンテキストモデルと動的モデリングを明確に分離するContextualized World Models (ContextWM)を導入し,映像の複雑さと多様性を克服し,異なるシーン間の知識伝達を容易にする。 具体的には、コンテキストエンコーダを組み込んでコンテキスト情報を保持し、画像デコーダの権限を付与することにより、潜在力学モデルの文脈化拡張を精巧に実現し、潜在力学モデルが本質的な時間的変動に集中するように促す。 本実験では,コンテクストwmを内蔵したインザワイルドビデオプリトレーニングにより,ロボット操作やロコモーション,自律運転など,様々な領域におけるmbrlのサンプル効率が大幅に向上することを示す。 https://github.com/thuml/contextwm。

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