論文の概要: Imitation Learning from Observation through Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01632v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 19:13:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:07:27.831108
• Title: Imitation Learning from Observation through Optimal Transport
• Title（参考訳）: 最適輸送による観察からの模倣学習
• Authors: Wei-Di Chang, Scott Fujimoto, David Meger, Gregory Dudek,
• Abstract要約: イミテーション・ラーニング・オブ・オブ・オブ・オブ・観察(ILfO)は、学習者が専門家の行動を模倣しようとする環境である。 学習モデルや逆学習を必要とせずに、既存の手法を単純化して報酬関数を生成することができることを示す。 我々は,このシンプルな手法が様々な連続制御タスクに対して有効であることを示し,IlfO設定の技法の状態を超越していることを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.398983671932154
• License:
• Abstract: Imitation Learning from Observation (ILfO) is a setting in which a learner tries to imitate the behavior of an expert, using only observational data and without the direct guidance of demonstrated actions. In this paper, we re-examine optimal transport for IL, in which a reward is generated based on the Wasserstein distance between the state trajectories of the learner and expert. We show that existing methods can be simplified to generate a reward function without requiring learned models or adversarial learning. Unlike many other state-of-the-art methods, our approach can be integrated with any RL algorithm and is amenable to ILfO. We demonstrate the effectiveness of this simple approach on a variety of continuous control tasks and find that it surpasses the state of the art in the IlfO setting, achieving expert-level performance across a range of evaluation domains even when observing only a single expert trajectory without actions.
• Abstract（参考訳）: ILfO(Imitation Learning from Observation)とは、観察データのみを使用し、実演行動を直接指導することなく、学習者が専門家の行動を模倣しようとする環境である。 本稿では,学習者の状態軌跡間のワッサーシュタイン距離に基づいて報酬が生成されるILの最適輸送について再検討する。 学習モデルや逆学習を必要とせずに、既存の手法を単純化して報酬関数を生成することができることを示す。 他の多くの最先端手法と異なり、我々の手法は任意のRLアルゴリズムと統合することができ、ILfOにも適用可能である。 IlfO設定におけるこのシンプルなアプローチの有効性を実証し、アクションなしで1つの専門家軌道のみを観察しても、専門家レベルのパフォーマンスを様々な評価領域にわたって達成し、最先端のIlfO設定を超越していることを確認する。

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