論文の概要: Interpretable Generative Adversarial Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10310v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 20:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 18:18:09.816240
• Title: Interpretable Generative Adversarial Imitation Learning
• Title（参考訳）: 解釈可能な生成的相反的模倣学習
• Authors: Wenliang Liu, Danyang Li, Erfan Aasi, Roberto Tron, Calin Belta
• Abstract要約: 本稿では,信号時間論理(STL)推論と制御合成を組み合わせた新しい模倣学習手法を提案する。 このアプローチは、タスクを明確に理解するだけでなく、人間の知識の取り込みや新しいシナリオへの適応を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.20323061622786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imitation learning methods have demonstrated considerable success in teaching autonomous systems complex tasks through expert demonstrations. However, a limitation of these methods is their lack of interpretability, particularly in understanding the specific task the learning agent aims to accomplish. In this paper, we propose a novel imitation learning method that combines Signal Temporal Logic (STL) inference and control synthesis, enabling the explicit representation of the task as an STL formula. This approach not only provides a clear understanding of the task but also allows for the incorporation of human knowledge and adaptation to new scenarios through manual adjustments of the STL formulae. Additionally, we employ a Generative Adversarial Network (GAN)-inspired training approach for both the inference and the control policy, effectively narrowing the gap between the expert and learned policies. The effectiveness of our algorithm is demonstrated through two case studies, showcasing its practical applicability and adaptability.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習法は、専門家によるデモンストレーションを通じて自律システムの複雑なタスクを教えることにかなりの成功を収めている。 しかし、これらの手法の限界は、特に学習エージェントが達成しようとする特定のタスクを理解する際に、解釈可能性の欠如である。 本稿では,信号時間論理(STL)推論と制御合成を組み合わせた新しい模倣学習手法を提案する。 このアプローチはタスクを明確に理解するだけでなく、stl式を手作業で調整することで、人間の知識と新しいシナリオへの適応を可能にする。 さらに,推論と制御方針の両方にgan(generative adversarial network)のインスパイアされたトレーニングアプローチを採用し,専門家と学習方針のギャップを効果的に狭めている。 本アルゴリズムの有効性は,その実用的適用性と適応性を示す2つのケーススタディで実証された。

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