論文の概要: Mimicking Better by Matching the Approximate Action Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09805v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 16:04:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 20:54:32.224284
• Title: Mimicking Better by Matching the Approximate Action Distribution
• Title（参考訳）: 近似行動分布のマッチングによる改善
• Authors: Jo\~ao A. C\^andido Ramos, Lionel Blond\'e, Naoya Takeishi and Alexandros Kalousis
• Abstract要約: そこで我々は,Imitation Learning from Observationsのための新しい,サンプル効率の高いオンライン政治アルゴリズムMAADを紹介する。 我々は、専門家のパフォーマンスを達成するためには、かなり少ないインタラクションが必要であり、現在最先端の政治手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.81067017094468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce MAAD, a novel, sample-efficient on-policy algorithm for Imitation Learning from Observations. MAAD utilizes a surrogate reward signal, which can be derived from various sources such as adversarial games, trajectory matching objectives, or optimal transport criteria. To compensate for the non-availability of expert actions, we rely on an inverse dynamics model that infers plausible actions distribution given the expert's state-state transitions; we regularize the imitator's policy by aligning it to the inferred action distribution. MAAD leads to significantly improved sample efficiency and stability. We demonstrate its effectiveness in a number of MuJoCo environments, both int the OpenAI Gym and the DeepMind Control Suite. We show that it requires considerable fewer interactions to achieve expert performance, outperforming current state-of-the-art on-policy methods. Remarkably, MAAD often stands out as the sole method capable of attaining expert performance levels, underscoring its simplicity and efficacy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,観察から模倣学習を行うための新しいサンプル効率のよいオンポリシーアルゴリズムであるmaadを提案する。 MAADは代理報酬信号を使用し、敵のゲーム、軌道整合目的、最適な輸送基準などの様々な情報源から導出することができる。 専門家の行動の非適用性を補うために、専門家の状態遷移を考慮し、妥当な行動分布を推定する逆ダイナミクスモデルに依存し、推測された行動分布に整合させて模倣者の方針を規則化する。 MAADは試料効率と安定性を著しく向上させる。 Int the OpenAI Gym と DeepMind Control Suite を併用した MuJoCo 環境において,その有効性を実証する。 専門家のパフォーマンスを達成するには、非常に少ないインタラクションが必要であり、現在の最先端のオン・ポリシーメソッドを上回っています。 注目すべきは、MAADは専門家のパフォーマンスレベルを達成できる唯一の方法であり、その単純さと有効性を強調していることだ。

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