論文の概要: AD3: Implicit Action is the Key for World Models to Distinguish the Diverse Visual Distractors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09976v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 02:46:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 18:48:40.206316
• Title: AD3: Implicit Action is the Key for World Models to Distinguish the Diverse Visual Distractors
• Title（参考訳）: AD3: Inlicit Actionは、さまざまな視覚障害を識別する世界モデルの鍵である
• Authors: Yucen Wang, Shenghua Wan, Le Gan, Shuai Feng, De-Chuan Zhan,
• Abstract要約: 本稿では,視覚的邪魔者の暗黙的な動作を学習するためのImplicit Action Generator (IAG)を提案する。 暗黙的動作インフォームド・ディバース・ビジュアル・ディトラクタ・ディスタンス・ディスタンス・ディファクタ(AD3)という新しいアルゴリズムを提案する。 そこで本手法は,異種・同種両輪のトラヒックを特徴とする様々な視覚制御タスクにおいて,優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.565238847407112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model-based methods have significantly contributed to distinguishing task-irrelevant distractors for visual control. However, prior research has primarily focused on heterogeneous distractors like noisy background videos, leaving homogeneous distractors that closely resemble controllable agents largely unexplored, which poses significant challenges to existing methods. To tackle this problem, we propose Implicit Action Generator (IAG) to learn the implicit actions of visual distractors, and present a new algorithm named implicit Action-informed Diverse visual Distractors Distinguisher (AD3), that leverages the action inferred by IAG to train separated world models. Implicit actions effectively capture the behavior of background distractors, aiding in distinguishing the task-irrelevant components, and the agent can optimize the policy within the task-relevant state space. Our method achieves superior performance on various visual control tasks featuring both heterogeneous and homogeneous distractors. The indispensable role of implicit actions learned by IAG is also empirically validated.
• Abstract（参考訳）: モデルに基づく手法は、視覚制御のためのタスク非関連な割り込み器の識別に大きく貢献している。 しかし、従来の研究では、ノイズの多いバックグラウンドビデオのような異質なイントラクタに主に焦点を当てており、制御可能なエージェントによく似ている同質なイントラクタは、ほとんど探索されていないため、既存の手法には重大な課題が生じる。 この問題に対処するために,視覚的障害の暗黙的な動作を学ぶためにImplicit Action Generator (IAG)を提案するとともに,IAGが推定した動作を利用して,分離世界モデルのトレーニングを行う暗黙的な動作インフォームド・ディバース・ディトラクタ・ディスタンス・ディスタンス・ディスタンス(AD3)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 Inlicitアクションは、タスク関連コンポーネントの識別を支援するバックグラウンドインタラプタの挙動を効果的にキャプチャし、エージェントはタスク関連状態空間内のポリシーを最適化することができる。 そこで本手法は,異種・同種両輪のトラヒックを特徴とする様々な視覚制御タスクにおいて,優れた性能を実現する。 IAGが学習した暗黙的な行動の必要不可欠な役割も実証的に検証されている。

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