論文の概要: Cross-Domain Policy Transfer by Representation Alignment via Multi-Domain Behavioral Cloning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16912v1
- Date: Wed, 24 Jul 2024 00:13:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 15:12:43.214804
- Title: Cross-Domain Policy Transfer by Representation Alignment via Multi-Domain Behavioral Cloning
- Title（参考訳）: マルチドメイン行動クローンによる表現アライメントによるドメイン間政策伝達
- Authors: Hayato Watahiki, Ryo Iwase, Ryosuke Unno, Yoshimasa Tsuruoka,
- Abstract要約: 本稿では、ドメイン間の共有潜在表現と、その上に共通の抽象ポリシーを学習する、ドメイン間ポリシー転送のためのシンプルなアプローチを提案する。
提案手法は,プロキシタスクの不整合軌道上でのマルチドメイン動作のクローン化と,ドメイン間のアライメントを促進するために,最大平均不整合(MMD)を正規化用語として利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.674493608667627
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transferring learned skills across diverse situations remains a fundamental challenge for autonomous agents, particularly when agents are not allowed to interact with an exact target setup. While prior approaches have predominantly focused on learning domain translation, they often struggle with handling significant domain gaps or out-of-distribution tasks. In this paper, we present a simple approach for cross-domain policy transfer that learns a shared latent representation across domains and a common abstract policy on top of it. Our approach leverages multi-domain behavioral cloning on unaligned trajectories of proxy tasks and employs maximum mean discrepancy (MMD) as a regularization term to encourage cross-domain alignment. The MMD regularization better preserves structures of latent state distributions than commonly used domain-discriminative distribution matching, leading to higher transfer performance. Moreover, our approach involves training only one multi-domain policy, which makes extension easier than existing methods. Empirical evaluations demonstrate the efficacy of our method across various domain shifts, especially in scenarios where exact domain translation is challenging, such as cross-morphology or cross-viewpoint settings. Our ablation studies further reveal that multi-domain behavioral cloning implicitly contributes to representation alignment alongside domain-adversarial regularization.
- Abstract（参考訳）: さまざまな状況における学習スキルの移転は、特にエージェントが正確な目標設定と対話できない場合、自律エージェントにとって基本的な課題である。
それまでのアプローチはドメイン翻訳の学習に重点を置いてきたが、多くの場合、重要なドメインギャップやアウト・オブ・ディストリビューションタスクに対処するのに苦労する。
本稿では、ドメイン間の共有潜在表現と、その上に共通の抽象ポリシーを学習する、ドメイン間ポリシー転送のための簡単なアプローチを提案する。
提案手法は,プロキシタスクの不整合軌道上でのマルチドメイン動作のクローン化と,ドメイン間のアライメントを促進するために,最大平均不整合(MMD)を正規化用語として利用する。
MMD正則化は、一般的に使用されるドメイン識別分布マッチングよりも遅延状態分布の構造を保存し、より高い転送性能をもたらす。
さらに,提案手法では,既存手法よりも拡張が容易な1つのマルチドメインポリシのみをトレーニングする。
特にクロスモーフィックやクロスビューポイントの設定など,正確なドメイン翻訳が困難なシナリオにおいて,本手法の有効性を実証的に評価した。
我々のアブレーション研究は、多領域の行動クローニングが、ドメイン-逆正則化と共に表現整合に暗黙的に寄与することを明らかにする。
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