論文の概要: IDIL: Imitation Learning of Intent-Driven Expert Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16989v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 19:18:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 14:43:43.639926
• Title: IDIL: Imitation Learning of Intent-Driven Expert Behavior
• Title（参考訳）: IDIL: インテント駆動型エキスパート行動の模倣学習
• Authors: Sangwon Seo, Vaibhav Unhelkar,
• Abstract要約: 我々は、専門家の多様な意図駆動行動を模倣する新しい模倣学習アルゴリズムIDILを紹介する。 シーケンシャルなタスクに高次元の状態表現で対処することができる。 生成モデルを作成すると、IDILはインテント推論の指標において優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.07180164747172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When faced with accomplishing a task, human experts exhibit intentional behavior. Their unique intents shape their plans and decisions, resulting in experts demonstrating diverse behaviors to accomplish the same task. Due to the uncertainties encountered in the real world and their bounded rationality, experts sometimes adjust their intents, which in turn influences their behaviors during task execution. This paper introduces IDIL, a novel imitation learning algorithm to mimic these diverse intent-driven behaviors of experts. Iteratively, our approach estimates expert intent from heterogeneous demonstrations and then uses it to learn an intent-aware model of their behavior. Unlike contemporary approaches, IDIL is capable of addressing sequential tasks with high-dimensional state representations, while sidestepping the complexities and drawbacks associated with adversarial training (a mainstay of related techniques). Our empirical results suggest that the models generated by IDIL either match or surpass those produced by recent imitation learning benchmarks in metrics of task performance. Moreover, as it creates a generative model, IDIL demonstrates superior performance in intent inference metrics, crucial for human-agent interactions, and aptly captures a broad spectrum of expert behaviors.
• Abstract（参考訳）: タスクの達成に直面した場合、人間の専門家は意図的な行動を示す。 彼らの独特な意図は、彼らの計画と決定を形作り、その結果、専門家は、同じタスクを達成するための多様な振る舞いを実証する。 現実世界で遭遇した不確実さと有界な合理性のために、専門家は時々意図を調整し、タスク実行時の行動に影響を与える。 本稿では,これらの多彩な意図駆動行動を模倣する新しい模倣学習アルゴリズムであるIDILを紹介する。 反復的に、異種実証から専門家の意図を推定し、その行動の意図認識モデルを学ぶ。 現代のアプローチとは異なり、IDILは高次元の状態表現でシーケンシャルなタスクに対処すると同時に、敵の訓練(関連する技術の中心)に関連する複雑さと欠点をサイドステッピングする。 実験結果から,IDILが生成したモデルが,近年の模擬学習ベンチマークで生成したモデルとタスク性能の指標を一致または上回っていることが示唆された。 さらに、生成モデルを作成すると、IDILは意図推論の指標において優れたパフォーマンスを示し、人間とエージェントの相互作用に不可欠であり、幅広い専門家の振る舞いを適切に捉えている。

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