論文の概要: Constrained Ensemble Exploration for Unsupervised Skill Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16030v1
- Date: Sat, 25 May 2024 03:07:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 01:29:38.753844
- Title: Constrained Ensemble Exploration for Unsupervised Skill Discovery
- Title（参考訳）: 教師なしスキル発見のための制約付きアンサンブル探索
- Authors: Chenjia Bai, Rushuai Yang, Qiaosheng Zhang, Kang Xu, Yi Chen, Ting Xiao, Xuelong Li,
- Abstract要約: 教師なし強化学習(Unsupervised Reinforcement Learning, RL)は、報酬なしのトレーニングを通じて有用な行動を学ぶための、有望なパラダイムを提供する。
そこで我々は,各スキルが状態プロトタイプに基づいて分割探索を行う,新しい教師なしRLフレームワークを提案する。
提案手法は, 探索されたアンサンブルスキルを学習し, 従来の手法と比較して, 様々な下流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）: 43.00837365639085
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unsupervised Reinforcement Learning (RL) provides a promising paradigm for learning useful behaviors via reward-free per-training. Existing methods for unsupervised RL mainly conduct empowerment-driven skill discovery or entropy-based exploration. However, empowerment often leads to static skills, and pure exploration only maximizes the state coverage rather than learning useful behaviors. In this paper, we propose a novel unsupervised RL framework via an ensemble of skills, where each skill performs partition exploration based on the state prototypes. Thus, each skill can explore the clustered area locally, and the ensemble skills maximize the overall state coverage. We adopt state-distribution constraints for the skill occupancy and the desired cluster for learning distinguishable skills. Theoretical analysis is provided for the state entropy and the resulting skill distributions. Based on extensive experiments on several challenging tasks, we find our method learns well-explored ensemble skills and achieves superior performance in various downstream tasks compared to previous methods.
- Abstract（参考訳）: 教師なし強化学習(Unsupervised Reinforcement Learning, RL)は、報酬なしのトレーニングを通じて有用な行動を学ぶための、有望なパラダイムを提供する。
教師なしRLの既存の方法は、主にエンパワーメント駆動のスキル発見やエントロピーに基づく探索を行う。
しかし、エンパワーメントはしばしば静的なスキルをもたらし、純粋な探索は有用な振る舞いを学ぶよりも、状態カバレッジを最大化するだけである。
本稿では,各スキルが状態プロトタイプに基づいて分割探索を行う,新しい教師なしRLフレームワークを提案する。
これにより、各スキルは局所的にクラスタ化された領域を探索することができ、アンサンブルスキルは全体の状態カバレッジを最大化する。
我々は,スキル占有に対する国家分配の制約と,識別可能なスキルを学ぶための望ましいクラスタを採用する。
状態エントロピーと結果のスキル分布に関する理論的分析が提供される。
本手法は,様々な課題に対する広範囲な実験に基づいて,探索されたアンサンブルスキルを学習し,従来の手法と比較して,様々な下流タスクにおいて優れた性能を実現する。
関連論文リスト
- SkiLD: Unsupervised Skill Discovery Guided by Factor Interactions [48.003320766433966]
この研究は、ローカル依存(スキルド)からのスキル発見を紹介します。
Skildは、環境内の異なる相互作用を誘発するスキルの習得を明示的に促進する、新しいスキル学習の目標を開発する。
本研究では,現実的なシミュレートされた家庭用ロボットドメインを含む,長期にわたる不利な報酬課題を伴う複数の領域におけるスキルドの評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T04:01:59Z) - Exploration by Learning Diverse Skills through Successor State Measures [5.062282108230929]
状態空間を均一にカバーする多様なスキルのセットを構築することを目的としている。
我々は,各スキルに規定された政策によって到達した国家の分布を考察し,後継国家対策を活用する。
この新たな形式化により,より堅牢で効率的な探査が可能となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T15:36:15Z) - Acquiring Diverse Skills using Curriculum Reinforcement Learning with Mixture of Experts [58.220879689376744]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 優れた政策獲得のための強力なアプローチである。
多様なスキルを学習するための textbfDiverse textbfSkill textbfLearning (Di-SkilL) を提案する。
本稿では,Di-SkilLが多種多様なパフォーマンススキルを学習できるロボットシミュレーションタスクについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T17:49:18Z) - Variational Curriculum Reinforcement Learning for Unsupervised Discovery
of Skills [25.326624139426514]
本稿では,VUVC(Value Uncertainty Vari Curriculum Curriculum)と呼ばれる情報理論に基づく教師なしスキル発見手法を提案する。
規則性条件下では、VUVCは、均一なカリキュラムに比べて訪問状態のエントロピーの増加を加速させる。
また,本手法によって発見された技術は,ゼロショット設定で現実のロボットナビゲーションタスクを達成できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T10:34:25Z) - Granger Causal Interaction Skill Chains [35.143372688036685]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は複雑なタスクの学習方針において有望な結果を示してきたが、しばしばサンプル効率の低下と限られた伝達性に悩まされる。
このアルゴリズムは、ドメイン内の制御性に着目し、高い制御を許す少数のタスクに依存しないスキルを識別する。
また、一般的なRLベンチマークであるBreakoutの変種を用いて、COInSが学習したスキルの伝達性を実証し、標準のRLベースラインと比較してサンプル効率と最終性能を2～3倍改善したことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T21:06:54Z) - On the Importance of Exploration for Generalization in Reinforcement
Learning [89.63074327328765]
本研究では,不確実性の高い状態の探索を支援する方法であるEDE: Exploration via Distributional Ensembleを提案する。
当社のアルゴリズムは,ProcgenとCrafterの両面で最先端を実現するための,最初のバリューベースアプローチである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T18:07:02Z) - Behavior Contrastive Learning for Unsupervised Skill Discovery [75.6190748711826]
本研究では,行動間のコントラスト学習による非教師なしスキル発見手法を提案する。
軽度の仮定では、同じスキルに基づいて異なる行動間のMIを最大化する。
提案手法は、状態のエントロピーを暗黙的に増加させ、より良い状態カバレッジを得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-08T06:02:11Z) - Residual Skill Policies: Learning an Adaptable Skill-based Action Space
for Reinforcement Learning for Robotics [18.546688182454236]
スキルベース強化学習(RL)は、ロボット学習の加速に先行知識を活用するための有望な戦略として登場した。
本研究では,状態条件付き生成モデルを用いて,スキル空間における探索を高速化する手法を提案する。
我々は4つの困難な操作タスクにまたがってアプローチを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-04T02:42:17Z) - Hierarchical Skills for Efficient Exploration [70.62309286348057]
強化学習において、事前訓練された低レベルスキルは、探索を大幅に促進する可能性がある。
下流タスクの以前の知識は、スキルデザインにおける一般性(きめ細かい制御)と特異性(より高速な学習)の適切なバランスをとるために必要である。
教師なしの方法で様々な複雑さのスキルを習得する階層的スキル学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-20T22:29:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。