論文の概要: Online Continual Learning For Interactive Instruction Following Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07548v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 11:33:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:55:18.958727
• Title: Online Continual Learning For Interactive Instruction Following Agents
• Title（参考訳）: エージェントによる対話型インストラクションのためのオンライン連続学習
• Authors: Byeonghwi Kim, Minhyuk Seo, Jonghyun Choi
• Abstract要約: このような学習シナリオは,ロボットエージェントが世界を探索し,知覚する上で,継続的に世界を学ぶことが求められているため,現実的ではない,と我々は主張する。 本研究では,新しい行動学習と新しい環境学習という,エンボディエージェントのための2つの連続学習環境を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.100312650193228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In learning an embodied agent executing daily tasks via language directives, the literature largely assumes that the agent learns all training data at the beginning. We argue that such a learning scenario is less realistic since a robotic agent is supposed to learn the world continuously as it explores and perceives it. To take a step towards a more realistic embodied agent learning scenario, we propose two continual learning setups for embodied agents; learning new behaviors (Behavior Incremental Learning, Behavior-IL) and new environments (Environment Incremental Learning, Environment-IL) For the tasks, previous 'data prior' based continual learning methods maintain logits for the past tasks. However, the stored information is often insufficiently learned information and requires task boundary information, which might not always be available. Here, we propose to update them based on confidence scores without task boundary information during training (i.e., task-free) in a moving average fashion, named Confidence-Aware Moving Average (CAMA). In the proposed Behavior-IL and Environment-IL setups, our simple CAMA outperforms prior state of the art in our empirical validations by noticeable margins. The project page including codes is https://github.com/snumprlab/cl-alfred.
• Abstract（参考訳）: 言語指示を通して日常的なタスクを実行する具体的エージェントを学ぶ際、文献はエージェントが最初からすべてのトレーニングデータを学習していると仮定する。 このような学習シナリオは,ロボットエージェントが世界を探索し,知覚する上で,継続的に世界を学ぶことが求められているため,現実的ではない,と我々は主張する。 そこで,より現実的なエージェント学習シナリオに向けて,新しい行動(インクリメンタルラーニング,行動-il)と新しい環境(環境インクリメンタルラーニング,環境-il)の学習,これまでの「データ優先」ベースの連続学習手法が過去のタスクのロジットを維持している。 しかし、記憶された情報はしばしば不十分な学習情報であり、タスク境界情報を必要とする。 そこで本研究では,タスク境界情報(タスクフリー)を平均移動平均値(CAMA)として,タスク境界情報のない信頼性スコアに基づいて更新することを提案する。 提案するbehavior-ilと環境-ilでは,私たちのcamaは,経験的検証において,目に見えるマージンで先行した技術を上回っています。 コードを含むプロジェクトページはhttps://github.com/snumprlab/cl-alfredである。

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