論文の概要: Learning from Visual Observation via Offline Pretrained State-to-Go Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12860v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 13:14:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 14:24:25.117216
• Title: Learning from Visual Observation via Offline Pretrained State-to-Go Transformer
• Title（参考訳）: オフライン事前学習による視覚観察からの学習
• Authors: Bohan Zhou, Ke Li, Jiechuan Jiang, Zongqing Lu
• Abstract要約: 視覚的観察から学ぶための2段階のフレームワークを提案する。 第1段階では、ステート・ツー・ゴー・トランスフォーマーをオフラインでトレーニングし、デモの遅延遷移を予測し、区別する。 第2段階では、STG Transformerは下流の強化学習タスクに固有の報酬を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.548242447584194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from visual observation (LfVO), aiming at recovering policies from only visual observation data, is promising yet a challenging problem. Existing LfVO approaches either only adopt inefficient online learning schemes or require additional task-specific information like goal states, making them not suited for open-ended tasks. To address these issues, we propose a two-stage framework for learning from visual observation. In the first stage, we introduce and pretrain State-to-Go (STG) Transformer offline to predict and differentiate latent transitions of demonstrations. Subsequently, in the second stage, the STG Transformer provides intrinsic rewards for downstream reinforcement learning tasks where an agent learns merely from intrinsic rewards. Empirical results on Atari and Minecraft show that our proposed method outperforms baselines and in some tasks even achieves performance comparable to the policy learned from environmental rewards. These results shed light on the potential of utilizing video-only data to solve difficult visual reinforcement learning tasks rather than relying on complete offline datasets containing states, actions, and rewards. The project's website and code can be found at https://sites.google.com/view/stgtransformer.
• Abstract（参考訳）: 視覚的観察データのみからポリシーを回復することを目的とした視覚的観察(LfVO)からの学習は、挑戦的な問題である。 既存のLfVOアプローチは、非効率なオンライン学習スキームを採用するか、ゴールステートのような追加のタスク固有の情報を必要とする。 そこで本研究では,視覚観察から学ぶための2段階フレームワークを提案する。 第1段階では,実演の潜在性遷移を予測・識別するために,stgトランスフォーマーをオフラインで導入・事前学習する。 その後、第2段階では、stgトランスフォーマーは、エージェントが単に内在的な報酬から学習する下流強化学習タスクに内在的な報酬を提供する。 atari と minecraft を用いた実験の結果,提案手法はベースラインを上回っており,いくつかのタスクでは環境報酬から学んだポリシーに匹敵する性能を実現していることがわかった。 これらの結果は、状態、アクション、報酬を含む完全なオフラインデータセットに頼るのではなく、ビデオのみのデータを使用して難しい視覚強化学習タスクを解決する可能性に光を当てた。 プロジェクトのWebサイトとコードはhttps://sites.google.com/view/stgtransformerで見ることができる。

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