論文の概要: Stabilizing Contrastive RL: Techniques for Robotic Goal Reaching from Offline Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03346v3
• Date: Tue, 10 Jun 2025 04:54:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 19:51:30.117168
• Title: Stabilizing Contrastive RL: Techniques for Robotic Goal Reaching from Offline Data
• Title（参考訳）: コントラストRLの安定化:オフラインデータからのロボットゴールリーチ技術
• Authors: Chongyi Zheng, Benjamin Eysenbach, Homer Walke, Patrick Yin, Kuan Fang, Ruslan Salakhutdinov, Sergey Levine,
• Abstract要約: 自己指導型学習は、制御戦略を学ぶのに必要な人間のアノテーションとエンジニアリングの労力を減らす可能性がある。 我々の研究は、強化学習(RL)自体が自己監督的な問題であることを示す先行研究に基づいている。 コントラスト学習に基づく自己教師付きRLアルゴリズムは,実世界の画像に基づくロボット操作タスクを解くことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.5899286619008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic systems that rely primarily on self-supervised learning have the potential to decrease the amount of human annotation and engineering effort required to learn control strategies. In the same way that prior robotic systems have leveraged self-supervised techniques from computer vision (CV) and natural language processing (NLP), our work builds on prior work showing that the reinforcement learning (RL) itself can be cast as a self-supervised problem: learning to reach any goal without human-specified rewards or labels. Despite the seeming appeal, little (if any) prior work has demonstrated how self-supervised RL methods can be practically deployed on robotic systems. By first studying a challenging simulated version of this task, we discover design decisions about architectures and hyperparameters that increase the success rate by $2 \times$. These findings lay the groundwork for our main result: we demonstrate that a self-supervised RL algorithm based on contrastive learning can solve real-world, image-based robotic manipulation tasks, with tasks being specified by a single goal image provided after training.
• Abstract（参考訳）: 主に自己指導型学習に依存するロボットシステムは、制御戦略を学ぶのに必要な人的アノテーションや工学的労力を削減できる可能性がある。 従来のロボットシステムがコンピュータビジョン(CV)や自然言語処理(NLP)といった自己教師型技術を活用しているのと同じように、我々の研究は、強化学習(RL)自体が自己教師型問題、すなわち人間に特定された報酬やラベルを使わずに目標に到達することの学習であることを示す先行研究に基づいている。 一見魅力的に思えるが、ロボットシステムに自己監督的なRL手法が実際にどのように展開されるかは、これまでの研究はほとんど(もしあるなら)実証されていない。 この課題のシミュレーションバージョンを最初に研究することにより、アーキテクチャとハイパーパラメータに関する設計上の決定を発見し、成功率を2 \times$で増加させる。 コントラスト学習に基づく自己教師型RLアルゴリズムが、実世界の画像に基づくロボット操作タスクを解決し、トレーニング後に提供された1つのゴールイメージによってタスクが特定できることを実証した。

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