論文の概要: Parental Guidance: Efficient Lifelong Learning through Evolutionary Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18531v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 10:40:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:39:26.359521
• Title: Parental Guidance: Efficient Lifelong Learning through Evolutionary Distillation
• Title（参考訳）: 親の指導:進化的蒸留による効率的な生涯学習
• Authors: Octi Zhang, Quanquan Peng, Rosario Scalise, Bryon Boots,
• Abstract要約: 本研究では, 自然種再現, 多様性のバランス, 特殊化といった, 再生モジュールを含むフレームワークを提案する。 RL、模倣学習(IL)、進化的エージェント・テランのカリキュラムを統合することで、複雑なタスクを通じてエージェントを継続的に進化させる。 最初の実験では,この手法が探索効率を向上し,オープンエンド学習を支援することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.124958340749622
• License:
• Abstract: Developing robotic agents that can perform well in diverse environments while showing a variety of behaviors is a key challenge in AI and robotics. Traditional reinforcement learning (RL) methods often create agents that specialize in narrow tasks, limiting their adaptability and diversity. To overcome this, we propose a preliminary, evolution-inspired framework that includes a reproduction module, similar to natural species reproduction, balancing diversity and specialization. By integrating RL, imitation learning (IL), and a coevolutionary agent-terrain curriculum, our system evolves agents continuously through complex tasks. This approach promotes adaptability, inheritance of useful traits, and continual learning. Agents not only refine inherited skills but also surpass their predecessors. Our initial experiments show that this method improves exploration efficiency and supports open-ended learning, offering a scalable solution where sparse reward coupled with diverse terrain environments induces a multi-task setting.
• Abstract（参考訳）: 多様な振る舞いを示しながら、多様な環境でうまく機能するロボットエージェントを開発することは、AIやロボット工学における重要な課題である。 伝統的な強化学習(RL)法は、狭いタスクに特化して適応性と多様性を制限するエージェントを作成することが多い。 これを解決するために,本研究では,自然種再現,多様性のバランス,特殊化といった再生モジュールを含む予備的,進化にインスパイアされたフレームワークを提案する。 RL、模倣学習(IL)、進化的エージェント・テランのカリキュラムを統合することで、複雑なタスクを通じてエージェントを継続的に進化させる。 このアプローチは適応性、有用な特性の継承、継続的な学習を促進する。 エージェントは継承したスキルを洗練するだけでなく、前任者を追い越す。 最初の実験では、この手法が探索効率を改善し、オープンエンド学習をサポートすることを示し、多様な地形環境とスパース報酬が組み合わさってマルチタスク環境を誘導するスケーラブルなソリューションを提供する。

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