論文の概要: C-GAIL: Stabilizing Generative Adversarial Imitation Learning with Control Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16349v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 03:39:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:36:14.195057
• Title: C-GAIL: Stabilizing Generative Adversarial Imitation Learning with Control Theory
• Title（参考訳）: C-GAIL:制御理論による生成的対向模倣学習の安定化
• Authors: Tianjiao Luo, Tim Pearce, Huayu Chen, Jianfei Chen, Jun Zhu,
• Abstract要約: GAIL(Generative Adversarial Learning)は、デモンストレーターを模倣する生成ポリシーを訓練する。 オンラインImitation Reinforcement Learning (RL) を用いて、GANライクな識別器から得られる報酬信号を最適化する。 近年の研究では、制御理論がガンの訓練の収束に役立つことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.38647732528661
• License:
• Abstract: Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL) trains a generative policy to mimic a demonstrator. It uses on-policy Reinforcement Learning (RL) to optimize a reward signal derived from a GAN-like discriminator. A major drawback of GAIL is its training instability - it inherits the complex training dynamics of GANs, and the distribution shift introduced by RL. This can cause oscillations during training, harming its sample efficiency and final policy performance. Recent work has shown that control theory can help with the convergence of a GAN's training. This paper extends this line of work, conducting a control-theoretic analysis of GAIL and deriving a novel controller that not only pushes GAIL to the desired equilibrium but also achieves asymptotic stability in a 'one-step' setting. Based on this, we propose a practical algorithm 'Controlled-GAIL' (C-GAIL). On MuJoCo tasks, our controlled variant is able to speed up the rate of convergence, reduce the range of oscillation and match the expert's distribution more closely both for vanilla GAIL and GAIL-DAC.
• Abstract（参考訳）: GAIL(Generative Adversarial Imitation Learning)は、デモを模倣する生成ポリシーを訓練する。 オンライン強化学習(RL)を用いて、GANライクな識別器から派生した報酬信号を最適化する。 GAILの大きな欠点は、そのトレーニング不安定性である。GAILは、GANの複雑なトレーニングダイナミクスと、RLによって導入された分散シフトを継承する。 これはトレーニング中に振動を引き起こし、サンプル効率と最終的なポリシー性能を損なう可能性がある。 近年の研究では、制御理論がガンの訓練の収束に役立つことが示されている。 本稿では、GAILの制御理論解析を行い、GAILを所望の平衡にプッシュするだけでなく、「ワンステップ」設定で漸近安定性を実現する新しい制御系を導出する。 そこで本研究では,C-GAIL (Controlled-GAIL) の実用的なアルゴリズムを提案する。 MuJoCoタスクでは、制御された変数が収束速度を高速化し、振動範囲を小さくし、バニラGAILとGAIL-DACの両方に対して専門家の分布をより密に一致させることができる。

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