論文の概要: Reinforcement Learning with Action Sequence for Data-Efficient Robot Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12155v1
- Date: Tue, 19 Nov 2024 01:23:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 17:07:48.967453
- Title: Reinforcement Learning with Action Sequence for Data-Efficient Robot Learning
- Title(参考訳): データ効率の良いロボット学習のための行動系列を用いた強化学習
- Authors: Younggyo Seo, Pieter Abbeel,
- Abstract要約: 本稿では,行動列上のQ値を出力する批判ネットワークを学習する新しいRLアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,現在および将来の一連の行動の実行結果を学習するために値関数を明示的に訓練することにより,ノイズのある軌道から有用な値関数を学習することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 62.3886343725955
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Training reinforcement learning (RL) agents on robotic tasks typically requires a large number of training samples. This is because training data often consists of noisy trajectories, whether from exploration or human-collected demonstrations, making it difficult to learn value functions that understand the effect of taking each action. On the other hand, recent behavior-cloning (BC) approaches have shown that predicting a sequence of actions enables policies to effectively approximate noisy, multi-modal distributions of expert demonstrations. Can we use a similar idea for improving RL on robotic tasks? In this paper, we introduce a novel RL algorithm that learns a critic network that outputs Q-values over a sequence of actions. By explicitly training the value functions to learn the consequence of executing a series of current and future actions, our algorithm allows for learning useful value functions from noisy trajectories. We study our algorithm across various setups with sparse and dense rewards, and with or without demonstrations, spanning mobile bi-manual manipulation, whole-body control, and tabletop manipulation tasks from BiGym, HumanoidBench, and RLBench. We find that, by learning the critic network with action sequences, our algorithm outperforms various RL and BC baselines, in particular on challenging humanoid control tasks.
- Abstract(参考訳): ロボット作業における強化学習(RL)エージェントの訓練は通常、多数のトレーニングサンプルを必要とする。
これは、訓練データはしばしば、探索や人為的な実証から、ノイズの多い軌跡から成り立っているため、それぞれの行動を取る効果を理解するための価値関数を学ぶのが難しくなるためである。
一方、最近の行動閉鎖法(BC)では、一連の行動を予測することで、専門家によるデモンストレーションのノイズの多いマルチモーダルな分布を効果的に近似することができることが示されている。
ロボット作業におけるRLの改善には,同じようなアイデアが利用できるのだろうか?
本稿では,行動列上のQ値を出力する批判ネットワークを学習する新しいRLアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,現在および将来の一連の行動の実行結果を学習するために値関数を明示的に訓練することにより,ノイズのある軌道から有用な値関数を学習することができる。
提案アルゴリズムは,biGym,HumanoidBench,RLBenchのモバイルバイマニュアル操作,全体制御,テーブルトップ操作タスクにまたがる,疎密かつ高密度な報酬と実演の有無で,様々な設定で検討する。
評価ネットワークをアクションシーケンスで学習することで、アルゴリズムは様々なRLおよびBCベースライン、特に難解なヒューマノイド制御タスクよりも優れることがわかった。
関連論文リスト
- FAST: Efficient Action Tokenization for Vision-Language-Action Models [98.15494168962563]
離散コサイン変換に基づくロボット動作のための圧縮に基づく新しいトークン化手法を提案する。
FASTをベースとしたFAST+は,100万個のリアルロボットアクショントラジェクトリに基づいて訓練されたユニバーサルロボットアクショントークンである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-16T18:57:04Z) - Autoregressive Action Sequence Learning for Robotic Manipulation [32.9580007141312]
既存の自己回帰型アーキテクチャは、言語モデリングにおいて単語トークンとして順次、エンドエフェクタ・ウェイポイントを生成する。
我々は、因果変換器の単一トークン予測を拡張し、単一のステップで可変数のトークンを予測する。
本稿では,ハイブリッドなアクションシーケンスを生成することで操作タスクを解消するAutoregressive Policyアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T04:07:15Z) - Offline Imitation Learning Through Graph Search and Retrieval [57.57306578140857]
模倣学習は、ロボットが操作スキルを取得するための強力な機械学習アルゴリズムである。
本稿では,グラフ検索と検索により,最適下実験から学習する,シンプルで効果的なアルゴリズムGSRを提案する。
GSRは、ベースラインに比べて10%から30%高い成功率、30%以上の熟練を達成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-22T06:12:21Z) - Continuous Control with Coarse-to-fine Reinforcement Learning [15.585706638252441]
本稿ではRLエージェントを粗い方法で連続的なアクション空間にズームインするよう訓練するフレームワークを提案する。
我々は、CQN(Coarse-to-fine Q-Network)と呼ばれる、具体的な価値に基づくアルゴリズムをフレームワーク内に導入する。
CQNは、オンライントレーニングの数分後に現実世界の操作タスクを解決するために、しっかりと学習している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T16:04:08Z) - Strategically Conservative Q-Learning [89.17906766703763]
オフライン強化学習(RL)は、RLの実用性を拡張するための魅力的なパラダイムである。
オフラインRLの最大の難しさは、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)アクションに遭遇する際の近似誤差の影響を緩和することである。
本稿では, 予測が容易かつ困難であるOODデータを識別する, SCQ(Strategical conservative Q-Learning) という新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T22:09:46Z) - SAM-E: Leveraging Visual Foundation Model with Sequence Imitation for Embodied Manipulation [62.58480650443393]
Segment Anything (SAM) は、一般化可能なシーン理解とシーケンス模倣のための視覚境界モデルである。
我々は,単一パスにおけるアクションシーケンスの予測を可能にする,新しいマルチチャネルヒートマップを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T00:32:51Z) - Unsupervised Learning of Effective Actions in Robotics [0.9374652839580183]
ロボット工学における現在の最先端のアクション表現は、ロボットのアクションに対する適切な効果駆動学習を欠いている。
連続運動空間の離散化と「アクションプロトタイプ」生成のための教師なしアルゴリズムを提案する。
シミュレーションされた階段登上補強学習課題について,本手法の評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T13:28:52Z) - Stop Regressing: Training Value Functions via Classification for
Scalable Deep RL [109.44370201929246]
分類的クロスエントロピーを用いた値関数のトレーニングにより,様々な領域における性能とスケーラビリティが向上することを示す。
例えば、SoftMoEによるAtari 2600ゲームでのシングルタスクRL、大規模ResNetによるAtariでのマルチタスクRL、Q-トランスフォーマーによるロボット操作、検索なしでチェスをプレイする、高容量トランスフォーマーによる言語エージェントWordleタスクなどがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T18:55:47Z) - Iterated $Q$-Network: Beyond One-Step Bellman Updates in Deep Reinforcement Learning [19.4531905603925]
i-QNは、アクション値関数の調整されたシーケンスを学習することで、複数の連続したベルマン更新を可能にする、原則化されたアプローチである。
i-QNは理論的に根拠があり、値ベースおよびアクター批判的手法でシームレスに使用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T15:07:33Z) - REBEL: Reward Regularization-Based Approach for Robotic Reinforcement Learning from Human Feedback [61.54791065013767]
報酬関数と人間の嗜好の相違は、現実世界で破滅的な結果をもたらす可能性がある。
近年の手法は、人間の嗜好から報酬関数を学習することで、不適応を緩和することを目的としている。
本稿では,ロボットRLHFフレームワークにおける報酬正規化の新たな概念を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T04:56:37Z) - Self-Improving Robots: End-to-End Autonomous Visuomotor Reinforcement
Learning [54.636562516974884]
模倣と強化学習において、人間の監督コストは、ロボットが訓練できるデータの量を制限する。
本研究では,自己改善型ロボットシステムのための新しい設計手法であるMEDAL++を提案する。
ロボットは、タスクの実施と解除の両方を学ぶことで、自律的にタスクを練習し、同時にデモンストレーションから報酬関数を推論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T18:51:38Z) - The impact of memory on learning sequence-to-sequence tasks [6.603326895384289]
自然言語処理におけるニューラルネットワークの最近の成功は、シーケンシャル・ツー・シーケンス(seq2seq)タスクに新たな注目を集めている。
本稿では,シークエンスにおけるメモリの次数,すなわち非マルコビアン性に対する明示的な制御の利点を生かしたSeq2seqタスクのモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-29T14:57:33Z) - Training and Evaluation of Deep Policies using Reinforcement Learning
and Generative Models [67.78935378952146]
GenRLはシーケンシャルな意思決定問題を解決するためのフレームワークである。
強化学習と潜在変数生成モデルの組み合わせを利用する。
最終方針訓練の性能に最も影響を与える生成モデルの特徴を実験的に決定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T22:02:32Z) - Supervised Advantage Actor-Critic for Recommender Systems [76.7066594130961]
本稿では、RL成分を学習するための負のサンプリング戦略を提案し、それを教師付き逐次学習と組み合わせる。
サンプル化された(負の)作用 (items) に基づいて、平均ケース上での正の作用の「アドバンテージ」を計算することができる。
SNQNとSA2Cを4つのシーケンシャルレコメンデーションモデルでインスタンス化し、2つの実世界のデータセットで実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-05T12:51:15Z) - Continuous Control with Action Quantization from Demonstrations [35.44893918778709]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)では、連続的な行動とは対照的に、離散的な行動はより複雑な探索問題をもたらす。
本稿では, 連続的な行動空間の離散化を学習するために, デモからのアクション量子化(AQuaDem)を提案する。
提案手法は,実演付きRL,プレイデータ付きRL,環境下での人間の演奏を実証するが,特定の課題を解決しないImitation Learningと,3つの異なる設定で評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-19T17:59:04Z) - Lifelong Robotic Reinforcement Learning by Retaining Experiences [61.79346922421323]
多くのマルチタスク強化学習は、ロボットが常にすべてのタスクからデータを収集できると仮定している。
本研究では,物理ロボットシステムの実用的制約を動機として,現実的なマルチタスクRL問題について検討する。
我々は、ロボットのスキルセットを累積的に成長させるために、過去のタスクで学んだデータとポリシーを効果的に活用するアプローチを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-19T18:00:51Z) - Text Generation with Efficient (Soft) Q-Learning [91.47743595382758]
強化学習(RL)は、任意のタスクメトリクスを報酬としてプラグインすることで、より柔軟なソリューションを提供する。
ソフトQ-ラーニングの観点からテキスト生成のための新しいRL式を導入する。
雑音/負の例から学習し、敵攻撃、即時生成など、幅広いタスクにアプローチを適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-14T18:48:40Z) - Reset-Free Reinforcement Learning via Multi-Task Learning: Learning
Dexterous Manipulation Behaviors without Human Intervention [67.1936055742498]
マルチタスク学習は、リセットフリーの学習スキームをはるかに複雑な問題に効果的にスケールできることを示す。
この研究は、人間の介入なしにRLを用いて現実世界での巧妙な操作行動を学ぶ能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-22T17:38:27Z) - A Framework for Efficient Robotic Manipulation [79.10407063260473]
単一のロボットアームがピクセルからスパースリワード操作ポリシーを学習できることを示します。
デモは10回しかなく、単一のロボットアームがピクセルからスパースリワード操作のポリシーを学習できることを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T22:18:39Z) - Parrot: Data-Driven Behavioral Priors for Reinforcement Learning [79.32403825036792]
そこで本研究では,実験で得られた複雑なインプット・アウトプット関係を事前に学習する手法を提案する。
RLエージェントが新規な動作を試す能力を阻害することなく、この学習が新しいタスクを迅速に学習するのにどのように役立つかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-19T18:47:40Z) - Learning Dexterous Manipulation from Suboptimal Experts [69.8017067648129]
相対エントロピーQラーニング(Relative Entropy Q-Learning、REQ)は、オフラインおよび従来のRLアルゴリズムのアイデアを組み合わせた単純なポリシーアルゴリズムである。
本稿では、REQが、デモから一般の政治外RL、オフラインRL、およびRLにどのように有効であるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-16T18:48:49Z) - GRAC: Self-Guided and Self-Regularized Actor-Critic [24.268453994605512]
本稿では,ターゲットネットワークを必要とせず,分散に対処する自己正規化TD学習手法を提案する。
また,政策段階とゼロオーダー最適化を組み合わせた自己誘導型政策改善手法を提案する。
これにより、Q関数近似におけるローカルノイズに対する学習をより堅牢にし、アクターネットワークのアップデートをガイドします。
テスト対象のすべての環境において, OpenAI ジムタスクのスイート上で GRAC を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-18T17:58:29Z) - Probabilistic Active Meta-Learning [15.432006404678981]
先行経験に基づくタスク選択をメタ学習アルゴリズムに導入する。
シミュレーションロボット実験の強いベースラインと比較して,本手法がデータ効率を向上させるという実証的証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-17T12:51:42Z) - SQUIRL: Robust and Efficient Learning from Video Demonstration of
Long-Horizon Robotic Manipulation Tasks [8.756012472587601]
深層強化学習(RL)は複雑な操作タスクを学習するために用いられる。
RLは、ロボットが大量の現実世界の経験を収集する必要がある。
SQUIRLは、単一のビデオデモしか持たない、新しいが関連するロングホライゾンタスクを実行する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T20:26:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。