論文の概要: Learning Task-Agnostic Skill Bases to Uncover Motor Primitives in Animal Behaviors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15190v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 07:11:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.567235
• Title: Learning Task-Agnostic Skill Bases to Uncover Motor Primitives in Animal Behaviors
• Title（参考訳）: 動物行動における運動プリミティブの発見のためのタスク非依存スキルベース
• Authors: Jiyi Wang, Jingyang Ke, Bo Dai, Anqi Wu,
• Abstract要約: 動作理解のためのスキルベース模倣学習(SKIL)を導入する。 我々は、単純なグリッドの世界、離散的なラビリンス、そして自由に動く動物のビデオに対する我々のアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.112824008499807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Animals flexibly recombine a finite set of core motor primitives to meet diverse task demands, but existing behavior-segmentation methods oversimplify this process by imposing discrete syllables under restrictive generative assumptions. To reflect the animal behavior generation procedure, we introduce skill-based imitation learning (SKIL) for behavior understanding, a reinforcement learning-based imitation framework that (1) infers interpretable skill sets, i.e., latent basis functions of behavior, by leveraging representation learning on transition probabilities, and (2) parameterizes policies as dynamic mixtures of these skills. We validate our approach on a simple grid world, a discrete labyrinth, and unconstrained videos of freely moving animals. Across tasks, it identifies reusable skill components, learns continuously evolving compositional policies, and generates realistic trajectories beyond the capabilities of traditional discrete models. By exploiting generative behavior modeling with compositional representations, our method offers a concise, principled account of how complex animal behaviors emerge from dynamic combinations of fundamental motor primitives.
• Abstract（参考訳）: 動物は、様々なタスク要求を満たすために、有限個のコアモータープリミティブを柔軟に再結合するが、既存の行動分離法は、限定的な生成仮定の下で離散音節を挿入することで、このプロセスを単純化する。 動物行動生成の過程を反映するために,(1)解釈可能なスキルセット,すなわち,遷移確率の表現学習を活用して行動の潜在基底関数を推論する強化学習に基づく模倣フレームワークである,行動理解のためのスキルベース模倣学習(SKIL)を導入し,(2)これらのスキルの動的混合としてポリシーをパラメータ化する。 我々は、単純なグリッドの世界、離散的なラビリンス、そして自由に動く動物のビデオに対する我々のアプローチを検証する。 タスク全体にわたって、再利用可能なスキルコンポーネントを特定し、継続的に進化する構成ポリシーを学び、従来の離散モデルの能力を超えた現実的な軌道を生成する。 本手法は, 合成表現を用いた生成的行動モデリングを利用して, 基本運動プリミティブの動的組み合わせから複雑な動物行動が出現するかを, 簡潔かつ原理的に説明する。

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