論文の概要: MaIL: Improving Imitation Learning with Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08234v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 14:44:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:32:57.777475
• Title: MaIL: Improving Imitation Learning with Mamba
• Title（参考訳）: MaIL: Mambaによる模倣学習の改善
• Authors: Xiaogang Jia, Qian Wang, Atalay Donat, Bowen Xing, Ge Li, Hongyi Zhou, Onur Celik, Denis Blessing, Rudolf Lioutikov, Gerhard Neumann,
• Abstract要約: Mamba Imitation Learning (MaIL)は、最先端(SoTA)トランスフォーマーベースのポリシーの代替を提供する。 Mambaのアーキテクチャは、重要な特徴に焦点をあてることで、表現学習効率を高める。 MaILは、制限されたデータで全てのLIBEROタスクでトランスフォーマーを一貫して上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.96458274130313
• License:
• Abstract: This work presents Mamba Imitation Learning (MaIL), a novel imitation learning (IL) architecture that provides an alternative to state-of-the-art (SoTA) Transformer-based policies. MaIL leverages Mamba, a state-space model designed to selectively focus on key features of the data. While Transformers are highly effective in data-rich environments due to their dense attention mechanisms, they can struggle with smaller datasets, often leading to overfitting or suboptimal representation learning. In contrast, Mamba's architecture enhances representation learning efficiency by focusing on key features and reducing model complexity. This approach mitigates overfitting and enhances generalization, even when working with limited data. Extensive evaluations on the LIBERO benchmark demonstrate that MaIL consistently outperforms Transformers on all LIBERO tasks with limited data and matches their performance when the full dataset is available. Additionally, MaIL's effectiveness is validated through its superior performance in three real robot experiments. Our code is available at https://github.com/ALRhub/MaIL.
• Abstract（参考訳）: この研究は、最先端(SoTA)トランスフォーマーベースのポリシーに代わる新しい模倣学習(IL)アーキテクチャであるMamba Imitation Learning(MaIL)を提示する。 MaILは、データの主要な機能に選択的にフォーカスするように設計された状態空間モデルであるMambaを利用している。 トランスフォーマーは、その集中的な注意機構のため、データ豊富な環境において非常に効果的であるが、小さなデータセットと競合する可能性があり、多くの場合、過度な適合や準最適表現学習につながる。 対照的に、Mambaのアーキテクチャは、重要な特徴に焦点をあて、モデルの複雑さを減らすことによって、表現学習の効率を高める。 このアプローチは、限られたデータを扱う場合であっても、過度な適合を緩和し、一般化を強化する。 LIBEROベンチマークの大規模な評価は、MaILがすべてのLIBEROタスクでトランスフォーマーを一貫して上回っており、完全なデータセットが利用可能になったときのパフォーマンスと一致していることを示している。 さらに、3つの実際のロボット実験において、MaILの有効性は優れた性能で検証されている。 私たちのコードはhttps://github.com/ALRhub/MaIL.comで公開されています。

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