論文の概要: Backward Learning for Goal-Conditioned Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05044v2
• Date: Mon, 15 Apr 2024 08:45:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 23:07:44.917591
• Title: Backward Learning for Goal-Conditioned Policies
• Title（参考訳）: ゴールコンディション型政策の後方学習
• Authors: Marc Höftmann, Jan Robine, Stefan Harmeling,
• Abstract要約: 本稿では,まず逆行する世界モデルを学習し,第2に目標到達逆行を発生させ,第3に最短経路探索アルゴリズムを用いてこれらのシーケンスを改良する多段階手順を提案する。 我々は,64ドル64セントの鳥の眼像を6,4倍の確率で観測できる決定論的迷路環境において,その有効性を検証し,連続的にいくつかの目標を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3181276611945263
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can we learn policies in reinforcement learning without rewards? Can we learn a policy just by trying to reach a goal state? We answer these questions positively by proposing a multi-step procedure that first learns a world model that goes backward in time, secondly generates goal-reaching backward trajectories, thirdly improves those sequences using shortest path finding algorithms, and finally trains a neural network policy by imitation learning. We evaluate our method on a deterministic maze environment where the observations are $64\times 64$ pixel bird's eye images and can show that it consistently reaches several goals.
• Abstract（参考訳）: 報酬のない強化学習の政策を学べるか? 目標状態に到達しようとするだけで,ポリシを学べますか? これらの疑問に対して,まずは逆行する世界モデルを学習し,第2に目標達成後進軌跡を生成し,第3に最短経路探索アルゴリズムを用いてこれらのシーケンスを改善し,最終的には模倣学習によってニューラルネットワークポリシーを訓練する多段階的手順を提案する。 我々は,64ドル64セントの鳥の眼球画像が6,4\times 6 である決定論的迷路環境において,その有効性を検証し,連続的にいくつかの目標に達することを示す。

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