論文の概要: RIZE: Regularized Imitation Learning via Distributional Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20089v2
• Date: Wed, 13 Aug 2025 09:56:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.498736
• Title: RIZE: Regularized Imitation Learning via Distributional Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Rize: 分散強化学習による正規化模倣学習
• Authors: Adib Karimi, Mohammad Mehdi Ebadzadeh,
• Abstract要約: 固定された報酬構造の剛性と暗黙的な報酬規則化の柔軟性を緩和する新しい逆強化学習(IRL)法を提案する。 本手法は,最大エントロピーIRLフレームワーク上に構築され,学習中に動的に進化する適応目標を持つ2乗時間差正規化器を備える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3222802562733786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel Inverse Reinforcement Learning (IRL) method that mitigates the rigidity of fixed reward structures and the limited flexibility of implicit reward regularization. Building on the Maximum Entropy IRL framework, our approach incorporates a squared temporal-difference (TD) regularizer with adaptive targets that evolve dynamically during training, thereby imposing adaptive bounds on recovered rewards and promoting robust decision-making. To capture richer return information, we integrate distributional RL into the learning process. Empirically, our method achieves expert-level performance on complex MuJoCo tasks, surpassing baseline methods on the Humanoid task with 3 demonstrations. Extensive experiments and ablation studies further validate the effectiveness of the approach and provide insights into reward dynamics in imitation learning.
• Abstract（参考訳）: 固定された報酬構造の剛性と暗黙的な報酬規則化の柔軟性を緩和する新しい逆強化学習(IRL)法を提案する。 提案手法は,最大エントロピーIRLフレームワークをベースとして,トレーニング中に動的に進化する適応目標を持つ2乗時間差正規化器(TD)を導入し,リカバリ報酬に対する適応的境界を付与し,ロバストな意思決定を促進する。 よりリッチな戻り情報をキャプチャするために、分布RLを学習プロセスに統合する。 提案手法は,複雑な MuJoCo タスクにおいて,Humanoid タスクのベースラインメソッドを3つのデモで上回り,専門家レベルの性能を実証的に達成する。 大規模な実験とアブレーション研究は、アプローチの有効性をさらに検証し、模倣学習における報酬力学に関する洞察を提供する。

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