論文の概要: Reward-free World Models for Online Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14081v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 23:13:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:24:52.293633
• Title: Reward-free World Models for Online Imitation Learning
• Title（参考訳）: オンライン模倣学習のためのリワードフリー世界モデル
• Authors: Shangzhe Li, Zhiao Huang, Hao Su,
• Abstract要約: 本研究では,報酬のない世界モデルを活用したオンライン模倣学習手法を提案する。 提案手法は, 復元を伴わない潜在空間における環境力学を学習し, 効率的かつ高精度なモデリングを可能にする。 DMControl,myoSuite, ManiSkill2 など,様々なベンチマークを用いて本手法の評価を行い,既存手法と比較して優れた実証性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.304836126280424
• License:
• Abstract: Imitation learning (IL) enables agents to acquire skills directly from expert demonstrations, providing a compelling alternative to reinforcement learning. However, prior online IL approaches struggle with complex tasks characterized by high-dimensional inputs and complex dynamics. In this work, we propose a novel approach to online imitation learning that leverages reward-free world models. Our method learns environmental dynamics entirely in latent spaces without reconstruction, enabling efficient and accurate modeling. We adopt the inverse soft-Q learning objective, reformulating the optimization process in the Q-policy space to mitigate the instability associated with traditional optimization in the reward-policy space. By employing a learned latent dynamics model and planning for control, our approach consistently achieves stable, expert-level performance in tasks with high-dimensional observation or action spaces and intricate dynamics. We evaluate our method on a diverse set of benchmarks, including DMControl, MyoSuite, and ManiSkill2, demonstrating superior empirical performance compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: イミテーションラーニング(IL)は、エージェントが専門家によるデモンストレーションから直接スキルを習得することを可能にし、強化ラーニングに代わる魅力的な代替手段を提供する。 しかし、従来のオンラインILアプローチは、高次元入力と複雑な力学を特徴とする複雑なタスクに苦しむ。 本研究では,報酬のない世界モデルを活用したオンライン模倣学習手法を提案する。 提案手法は, 復元を伴わない潜在空間における環境力学を学習し, 効率的かつ高精度なモデリングを可能にする。 本稿では,Q-policy空間における従来の最適化に伴う不安定性を軽減するために,Q-policy空間における最適化プロセスを再構築する,逆ソフトQ学習目標を採用する。 学習された潜在ダイナミクスモデルと制御のための計画を用いることで、高次元の観察や行動空間を持つタスクにおける安定かつ専門家レベルのパフォーマンスを一貫して達成し、複雑なダイナミクスを実現する。 DMControl,myoSuite, ManiSkill2 など,様々なベンチマークを用いて本手法の評価を行い,既存手法と比較して優れた実証性能を示した。

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