論文の概要: Transfer Learning in Robotics: An Upcoming Breakthrough? A Review of Promises and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18044v3
• Date: Thu, 2 May 2024 17:03:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 22:00:43.156473
• Title: Transfer Learning in Robotics: An Upcoming Breakthrough? A Review of Promises and Challenges
• Title（参考訳）: ロボットにおけるトランスファーラーニング : 今後のブレークスルー : 約束と挑戦
• Authors: Noémie Jaquier, Michael C. Welle, Andrej Gams, Kunpeng Yao, Bernardo Fichera, Aude Billard, Aleš Ude, Tamim Asfour, Danica Kragic,
• Abstract要約: トランスファーラーニング(Transfer Learning)は、真にインテリジェントなエンボディエージェントを追求する概念的なパラダイムである。 ロボット,タスク,環境といった重要な概念を考慮に入れた最初の分類法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.559563253625207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transfer learning is a conceptually-enticing paradigm in pursuit of truly intelligent embodied agents. The core concept -- reusing prior knowledge to learn in and from novel situations -- is successfully leveraged by humans to handle novel situations. In recent years, transfer learning has received renewed interest from the community from different perspectives, including imitation learning, domain adaptation, and transfer of experience from simulation to the real world, among others. In this paper, we unify the concept of transfer learning in robotics and provide the first taxonomy of its kind considering the key concepts of robot, task, and environment. Through a review of the promises and challenges in the field, we identify the need of transferring at different abstraction levels, the need of quantifying the transfer gap and the quality of transfer, as well as the dangers of negative transfer. Via this position paper, we hope to channel the effort of the community towards the most significant roadblocks to realize the full potential of transfer learning in robotics.
• Abstract（参考訳）: トランスファーラーニング(Transfer Learning)は、真にインテリジェントなエンボディエージェントを追求する概念的なパラダイムである。 新たな状況から学び、そこから学ぶための事前知識の再利用という中心的な概念は、人間が新しい状況に対処するためにうまく活用されている。 近年では、模倣学習、ドメイン適応、シミュレーションから実世界への体験の移譲など、様々な視点からコミュニティから新たな関心を集めている。 本稿では,ロボット工学における伝達学習の概念を統一し,ロボット,タスク,環境といった重要な概念を考慮に入れた最初の分類法を提供する。 この分野における約束と課題のレビューを通じて、異なる抽象レベルでの転送の必要性、転送ギャップの定量化の必要性、転送品質、および負の転送の危険性を特定する。 この立場から,ロボット工学における伝達学習の可能性を実現するために,コミュニティの努力を最も重要な道路ブロックへと導いていくことを願っている。

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