論文の概要: Body Transformer: Leveraging Robot Embodiment for Policy Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06316v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 17:31:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 12:53:36.189872
• Title: Body Transformer: Leveraging Robot Embodiment for Policy Learning
• Title（参考訳）: ボディー・トランスフォーマー:政策学習のためのロボット・エボディメントの活用
• Authors: Carmelo Sferrazza, Dun-Ming Huang, Fangchen Liu, Jongmin Lee, Pieter Abbeel,
• Abstract要約: ボディートランスフォーマー(ボディートランスフォーマー、Body Transformer、BoT)は、学習プロセスを導く誘導バイアスを提供することで、ロボットの体現性を活用するアーキテクチャである。 我々はロボットの体をセンサーとアクチュエータのグラフとして表現し、建築全体を通してプール情報にマスキングされた注意を頼りにしている。 結果として得られるアーキテクチャは、バニラ変換器と古典的な多層パーセプトロンを、タスク完了、スケーリング特性、計算効率の点で上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.531793239586165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the transformer architecture has become the de facto standard for machine learning algorithms applied to natural language processing and computer vision. Despite notable evidence of successful deployment of this architecture in the context of robot learning, we claim that vanilla transformers do not fully exploit the structure of the robot learning problem. Therefore, we propose Body Transformer (BoT), an architecture that leverages the robot embodiment by providing an inductive bias that guides the learning process. We represent the robot body as a graph of sensors and actuators, and rely on masked attention to pool information throughout the architecture. The resulting architecture outperforms the vanilla transformer, as well as the classical multilayer perceptron, in terms of task completion, scaling properties, and computational efficiency when representing either imitation or reinforcement learning policies. Additional material including the open-source code is available at https://sferrazza.cc/bot_site.
• Abstract（参考訳）: 近年、トランスフォーマーアーキテクチャは自然言語処理やコンピュータビジョンに応用された機械学習アルゴリズムのデファクトスタンダードとなっている。 ロボット学習の文脈におけるこのアーキテクチャの展開が成功したという顕著な証拠にもかかわらず、我々は、バニラトランスフォーマーはロボット学習問題の構造を完全に活用していないと主張している。 そこで本研究では,学習過程をガイドする帰納バイアスを提供することで,ロボットの体現化を活用するアーキテクチャであるBody Transformer(BoT)を提案する。 我々はロボットの体をセンサーとアクチュエータのグラフとして表現し、建築全体を通してプール情報にマスキングされた注意を頼りにしている。 その結果、バニラ変換器と古典的な多層パーセプトロンは、模倣または強化学習ポリシーを表現する際に、タスク完了、スケーリング特性、計算効率の点で優れている。 オープンソースコードを含む追加資料はhttps://sferrazza.cc/bot_site.comで公開されている。

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