論文の概要: Policy Compatible Skill Incremental Learning via Lazy Learning Interface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20612v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 23:34:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.62222
• Title: Policy Compatible Skill Incremental Learning via Lazy Learning Interface
• Title（参考訳）: 遅延学習インタフェースによる政策対応型インクリメンタルラーニング
• Authors: Daehee Lee, Dongsu Lee, TaeYoon Kwack, Wonje Choi, Honguk Woo,
• Abstract要約: SILは、下流タスクの再利用技術に基づく階層的ポリシーの効率的な取得を容易にする。 スキルレパートリーが進化するにつれて、既存のスキルベースのポリシーとの互換性を損なう可能性がある。 本稿では,スキルと政治の両立を保証する新しいフレームワークであるSIL-Cを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.376306614046033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Skill Incremental Learning (SIL) is the process by which an embodied agent expands and refines its skill set over time by leveraging experience gained through interaction with its environment or by the integration of additional data. SIL facilitates efficient acquisition of hierarchical policies grounded in reusable skills for downstream tasks. However, as the skill repertoire evolves, it can disrupt compatibility with existing skill-based policies, limiting their reusability and generalization. In this work, we propose SIL-C, a novel framework that ensures skill-policy compatibility, allowing improvements in incrementally learned skills to enhance the performance of downstream policies without requiring policy re-training or structural adaptation. SIL-C employs a bilateral lazy learning-based mapping technique to dynamically align the subtask space referenced by policies with the skill space decoded into agent behaviors. This enables each subtask, derived from the policy's decomposition of a complex task, to be executed by selecting an appropriate skill based on trajectory distribution similarity. We evaluate SIL-C across diverse SIL scenarios and demonstrate that it maintains compatibility between evolving skills and downstream policies while ensuring efficiency throughout the learning process.
• Abstract（参考訳）: SIL(Skill Incremental Learning)は、環境とのインタラクションや追加データの統合によって得られる経験を活用して、実施エージェントが時間とともにそのスキルを拡大し、洗練するプロセスである。 SILは、下流タスクの再利用技術に基づく階層的ポリシーの効率的な取得を容易にする。 しかし、スキルレパートリーが進化するにつれて、既存のスキルベースのポリシーとの互換性を損なう可能性があり、再利用性と一般化が制限される。 本研究では,SIL-Cを提案する。SIL-Cは,スキルとポリティクスの両立を保証する新しいフレームワークであり,段階的に学習されたスキルの向上により,政策の再訓練や構造的適応を必要とせず,下流政策のパフォーマンスを向上させることができる。 SIL-Cは、ポリシーによって参照されるサブタスク空間とエージェントの振る舞いにデコードされたスキル空間とを動的に整合させるために、双方向遅延学習に基づくマッピング技術を採用している。 これにより、ポリシーの複雑なタスクの分解から派生した各サブタスクを、軌道分布の類似性に基づいて適切なスキルを選択することで実行することができる。 多様なSILシナリオでSIL-Cを評価し,学習過程を通じて効率性を確保しつつ,進化するスキルと下流ポリシーとの整合性を維持することを実証した。

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