Исследователи из Университета Калифорнии в Беркли представили метод RLIF обучение с подкреплением, основанное на взаимодействии и имитации.

Ученые из Университета Калифорнии в Беркли представили метод обучения RLIF с подкреплением, основанный на взаимодействии и имитации.

Исследователи из UC Berkeley представляют неисследованный подход к проблемам управления на основе обучения, интегрируя обучение с подкреплением (RL) с сигналами вмешательства пользователя. Используя RL на основе политики вмешательств стилем DAgger, где корректировки человека направляют процесс обучения, предложенный метод показывает превосходные результаты на бенчмарках непрерывного управления высокой размерности и задачах манипуляции реальными роботами. They представляют:

  • Теоретическое обоснование и единая рамка анализа.
  • Демонстрация эффективности метода, особенно с субоптимальными экспертами.
  • Раскрытие информации о сложности выборки и субоптимальном разрыве.

Исследование обсуждает приобретение навыков в робототехнике и сравнивает интерактивное обучение имитации с методами RL. Исследование вводит понятие RLIF (Обучение с подкреплением через обратную связь при вмешательстве), которое объединяет RL на основе политики вмешательств со сигналами вмешательства пользователя в качестве вознаграждений для улучшенного обучения на основе субоптимальных вмешательств человека. В исследовании предоставляется теоретический анализ, количественная оценка разрыва субоптимальности и обсуждение влияния стратегий вмешательства на эмпирическую производительность в задачах управления и робототехнике.

Исследование решает проблемы наивного клонирования поведения и интерактивного обучения имитации, предлагая RLIF, который объединяет RL с сигналами вмешательства пользователя в качестве вознаграждений. В отличие от DAgger, RLIF не предполагает почти оптимальных вмешательств эксперта, что позволяет улучшить производительность эксперта и, возможно, избежать вмешательств. Теоретический анализ включает в себя разрыв субоптимальности и неасимптотическую сложность выборки. 

Метод RLIF является типом RL, который стремится улучшить производительность субоптимального эксперта, используя сигналы вмешательства пользователя в качестве вознаграждений. Он минимизирует вмешательства и максимизирует сигналы вознаграждения, полученные от коррекций стиля DAgger. Метод прошел теоретический анализ, включающий анализ разрыва субоптимальности в асимптотике и неасимптотическую сложность выборки. Оценка на различных задачах управления, таких как манипуляция роботами, показала превосходство RLIF над подходами, похожими на DAgger, особенно с субоптимальными экспертами, с учетом разных стратегий вмешательства.

RLIF продемонстрировал превосходную производительность в симуляциях непрерывного управления высокой размерности и задачах реальной робототехники по сравнению с подходами, похожими на DAgger, особенно с субоптимальными экспертами. Он постоянно превосходит HG-DAgger и DAgger на всех уровнях умения. RLIF использует RL и сигналы вмешательства пользователя для улучшения политик без предположения об оптимальных действиях специалиста. Разрыв субоптимальности и неасимптотическая сложность выборки рассмотрены в теоретическом анализе. Исследованы различные стратегии вмешательства, показывая хорошую производительность с разными подходами к выбору.

В заключение, RLIF оказывается высокоэффективным методом машинного обучения, который превосходит другие подходы, такие как DAgger, в задачах непрерывного управления, особенно при работе с субоптимальными экспертами. Его теоретический анализ охватывает разрыв субоптимальности и неасимптотическую сложность выборки, и он исследует различные стратегии вмешательства, показывая хорошую производительность с разными подходами к выбору. Большой преимущество RLIF заключается в том, что он предоставляет практическую и доступную альтернативу полным методам RL, расслабляя предположение о почти оптимальных экспертах и улучшая субоптимальные человеческие вмешательства.

В дальнейшей работе следует решить проблемы безопасности внедрения политик под наблюдением эксперта с онлайн-исследованием. Расширение RLIF может включать дальнейшее исследование стратегий интервенции. Оценка RLIF в различных областях, не связанных с задачами управления, позволит установить его обобщаемость. Расширение теоретического анализа для включения дополнительных метрик и сравнение RLIF с другими методами углубит понимание. Исследование комбинаций с техниками, такими как указание высокооценочных состояний пользователем, может улучшить производительность и применимость RLIF.