論文の概要: Learning Causally Invariant Reward Functions from Diverse Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08012v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 12:56:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 16:29:19.331878
• Title: Learning Causally Invariant Reward Functions from Diverse Demonstrations
• Title（参考訳）: 逆デモによる因果不変リワード関数の学習
• Authors: Ivan Ovinnikov, Eugene Bykovets, Joachim M. Buhmann,
• Abstract要約: 逆強化学習法は,マルコフ決定過程の報酬関数を,専門家によるデモンストレーションのデータセットに基づいて検索することを目的としている。 この適応は、環境力学の分布シフトの下で得られる報酬関数に基づいてポリシーが訓練されたときに、専門家データセットに過度に適合することが多い。 本研究では,報酬関数の一般化を目標とした因果不変原理に基づく逆強化学習手法の新しい正規化手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.351909403078771
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inverse reinforcement learning methods aim to retrieve the reward function of a Markov decision process based on a dataset of expert demonstrations. The commonplace scarcity and heterogeneous sources of such demonstrations can lead to the absorption of spurious correlations in the data by the learned reward function. Consequently, this adaptation often exhibits behavioural overfitting to the expert data set when a policy is trained on the obtained reward function under distribution shift of the environment dynamics. In this work, we explore a novel regularization approach for inverse reinforcement learning methods based on the causal invariance principle with the goal of improved reward function generalization. By applying this regularization to both exact and approximate formulations of the learning task, we demonstrate superior policy performance when trained using the recovered reward functions in a transfer setting
• Abstract（参考訳）: 逆強化学習法は,マルコフ決定過程の報酬関数を,専門家によるデモンストレーションのデータセットに基づいて検索することを目的としている。 このような実験の共通部分の不足と異種源は、学習された報酬関数によるデータ内の急激な相関の吸収につながる可能性がある。 この適応は、環境力学の分布シフトにおいて、得られた報酬関数に基づいてポリシーを訓練する際、専門家データセットに振る舞い過度に適合することが多い。 本研究では,報酬関数の一般化向上を目的とした因果不変原理に基づく逆強化学習手法の新しい正規化手法について検討する。 この正規化を学習課題の正確な定式化と近似式化の両方に適用することにより、移行設定における報酬関数の学習時に優れた政策性能を示す。

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