論文の概要: AdaptNet: Policy Adaptation for Physics-Based Character Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00239v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 03:19:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 05:40:29.211204
• Title: AdaptNet: Policy Adaptation for Physics-Based Character Control
• Title（参考訳）: AdaptNet:物理に基づく文字制御のためのポリシー適応
• Authors: Pei Xu, Kaixiang Xie, Sheldon Andrews, Paul G. Kry, Michael Neff, Morgan McGuire, Ioannis Karamouzas, Victor Zordan
• Abstract要約: AdaptNetは、タスクのような新しい振る舞いを素早く学習できるように、既存のポリシーの潜在空間を変更するアプローチである。 既存の物理系コントローラを、移動、新しいタスクターゲット、キャラクター形態の変化、環境の変化など、幅広い新しいスタイルに適応させるのに有効であることが示されている。 学習効率は、スクラッチからのトレーニングや、既存のポリシーを変更する他のアプローチを使用する場合と比較して、トレーニング時間の大幅な短縮によって示されるように、大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.817115832178483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by humans' ability to adapt skills in the learning of new ones, this paper presents AdaptNet, an approach for modifying the latent space of existing policies to allow new behaviors to be quickly learned from like tasks in comparison to learning from scratch. Building on top of a given reinforcement learning controller, AdaptNet uses a two-tier hierarchy that augments the original state embedding to support modest changes in a behavior and further modifies the policy network layers to make more substantive changes. The technique is shown to be effective for adapting existing physics-based controllers to a wide range of new styles for locomotion, new task targets, changes in character morphology and extensive changes in environment. Furthermore, it exhibits significant increase in learning efficiency, as indicated by greatly reduced training times when compared to training from scratch or using other approaches that modify existing policies.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,既存の政策の潜伏空間を改良し,新しい行動がスクラッチから学習するのに比べて,タスクから素早く学習できるようにするアプローチであるAdaptNetを提案する。 AdaptNetは、与えられた強化学習コントローラの上に構築され、元の状態の埋め込みを強化する2層階層を使用して、振る舞いの穏やかな変更をサポートし、さらにポリシーネットワーク層を変更して、より実質的な変更を行う。 この技術は、既存の物理系コントローラを、移動、新しいタスクターゲット、キャラクター形態の変化、環境の変化など、幅広い新しいスタイルに適応させるのに有効であることが示されている。 さらに、スクラッチからのトレーニングや、既存のポリシーを変更する他のアプローチを使用する場合と比較して、トレーニング時間の大幅な短縮が示されるように、学習効率が大幅に向上する。

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