論文の概要: Self-Predictive Representations for Combinatorial Generalization in Behavioral Cloning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10137v2
• Date: Wed, 15 Oct 2025 15:29:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 15:32:13.63766
• Title: Self-Predictive Representations for Combinatorial Generalization in Behavioral Cloning
• Title（参考訳）: 行動クローンにおける組合せ一般化のための自己予測表現
• Authors: Daniel Lawson, Adriana Hugessen, Charlotte Cloutier, Glen Berseth, Khimya Khetarpal,
• Abstract要約: 後続表現による長距離時間一貫性がいかに一般化を促進するかを示す。 次に,GCBCのための単純な表現学習目的である$textBYOL-gamma$を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.1753113722028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While goal-conditioned behavior cloning (GCBC) methods can perform well on in-distribution training tasks, they do not necessarily generalize zero-shot to tasks that require conditioning on novel state-goal pairs, i.e. combinatorial generalization. In part, this limitation can be attributed to a lack of temporal consistency in the state representation learned by BC; if temporally correlated states are properly encoded to similar latent representations, then the out-of-distribution gap for novel state-goal pairs would be reduced. We formalize this notion by demonstrating how encouraging long-range temporal consistency via successor representations (SR) can facilitate generalization. We then propose a simple yet effective representation learning objective, $\text{BYOL-}\gamma$ for GCBC, which theoretically approximates the successor representation in the finite MDP case through self-predictive representations, and achieves competitive empirical performance across a suite of challenging tasks requiring combinatorial generalization.
• Abstract（参考訳）: 目標条件付き行動クローニング(GCBC)法は、分散トレーニングタスクでうまく機能するが、ゼロショットを新しい状態とゴールペアの条件付けを必要とするタスク、すなわち組合せ一般化に必ずしも一般化するとは限らない。 部分的には、この制限は、BCが学んだ状態表現における時間的一貫性の欠如によるものであり、時間的相関状態が類似の潜在表現に適切にエンコードされている場合、新しい状態とゴールのペアの分配外ギャップは減少する。 我々はこの概念を、後続表現(SR)による長距離時間一貫性の促進がいかに一般化を促進するかを示すことによって定式化する。 次に,GCBC の単純な表現学習目標である $\text{BYOL-}\gamma$ を提案する。

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