論文の概要: PcLast: Discovering Plannable Continuous Latent States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03534v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 21:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 17:54:42.534584
• Title: PcLast: Discovering Plannable Continuous Latent States
• Title（参考訳）: PcLast: 計画可能な継続的遅延状態を発見する
• Authors: Anurag Koul, Shivakanth Sujit, Shaoru Chen, Ben Evans, Lili Wu, Byron Xu, Rajan Chari, Riashat Islam, Raihan Seraj, Yonathan Efroni, Lekan Molu, Miro Dudik, John Langford, Alex Lamb
• Abstract要約: 目標条件付プランニングは、学習されたリッチな高次元観測の低次元表現から恩恵を受ける。 小型の潜在表現は、変分オートエンコーダや逆ダイナミクスから学習されることが多いが、目標条件の計画では国家の余裕を無視することができる。 本稿では,有効な事前計画のために,到達可能な状態を関連付ける表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.342650372700348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Goal-conditioned planning benefits from learned low-dimensional representations of rich, high-dimensional observations. While compact latent representations, typically learned from variational autoencoders or inverse dynamics, enable goal-conditioned planning they ignore state affordances, thus hampering their sample-efficient planning capabilities. In this paper, we learn a representation that associates reachable states together for effective onward planning. We first learn a latent representation with multi-step inverse dynamics (to remove distracting information); and then transform this representation to associate reachable states together in $\ell_2$ space. Our proposals are rigorously tested in various simulation testbeds. Numerical results in reward-based and reward-free settings show significant improvements in sampling efficiency, and yields layered state abstractions that enable computationally efficient hierarchical planning.
• Abstract（参考訳）: 目標条件付き計画の利点は、豊富な高次元観測の学習された低次元表現から得られる。 小型の潜在表現は、変分オートエンコーダや逆ダイナミクスから学習されることが多いが、目標条件付き計画では状態の余裕を無視し、サンプル効率のよい計画能力を妨げている。 本稿では,有効な事前計画のために,到達可能な状態を関連付ける表現を学習する。 まず、多段階逆ダイナミクスを持つ潜在表現を学習し(注意をそらす情報を取り除くため)、その表現を$\ell_2$空間で結合可能な状態に変換する。 提案手法は各種シミュレーションテストベッドで厳密に検証されている。 報酬ベースおよび報酬なし設定の数値的な結果はサンプリング効率が大幅に向上し、計算効率の良い階層的計画を可能にする階層化された状態抽象化が得られる。

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