論文の概要: Projected Task-Specific Layers for Multi-Task Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08776v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 21:42:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 19:23:31.352915
- Title: Projected Task-Specific Layers for Multi-Task Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: マルチタスク強化学習のための投影型タスク固有層
- Authors: Josselin Somerville Roberts, Julia Di
- Abstract要約: マルチタスク強化学習は、家庭や職場のさまざまな操作タスクをロボットがスケールできるようにする。
タスク間で情報をうまく共有することでこの課題に対処するには、タスクの基盤となる構造がどの程度うまく捕捉されるかに依存する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-task reinforcement learning could enable robots to scale across a wide
variety of manipulation tasks in homes and workplaces. However, generalizing
from one task to another and mitigating negative task interference still
remains a challenge. Addressing this challenge by successfully sharing
information across tasks will depend on how well the structure underlying the
tasks is captured. In this work, we introduce our new architecture, Projected
Task-Specific Layers (PTSL), that leverages a common policy with dense
task-specific corrections through task-specific layers to better express shared
and variable task information. We then show that our model outperforms the
state of the art on the MT10 and MT50 benchmarks of Meta-World consisting of 10
and 50 goal-conditioned tasks for a Sawyer arm.
- Abstract（参考訳）: マルチタスク強化学習は、家庭や職場のさまざまな操作タスクをロボットがスケールできるようにする。
しかし、あるタスクから別のタスクへ一般化し、負のタスク干渉を緩和することは依然として課題である。
タスク間で情報をうまく共有することでこの課題に対処するには、タスクの基盤となる構造がどの程度うまく捕捉されるかに依存する。
そこで本研究では,タスク特化層を通してタスク特化補正を行う共通ポリシーを活用し,共有および可変タスク情報の表現性を向上させる,新しいアーキテクチャであるprojected task-specific layers (ptsl)を提案する。
次に,Sawyer アームの 10 と 50 の目標条件タスクからなる Meta-World の MT10 と MT50 ベンチマークにおいて,我々のモデルが技術状況より優れていることを示す。
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