人間の動作ビデオからロボットの学習に使える汎用的な報酬を学習したい! | AI-SCHOLAR | AI:(人工知能)論文・技術情報メディア

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3つの要点✔️ 多様かつ大規模な人間の動画を利用することで汎化性能が高い報酬関数を学習✔️ 未知のタスクや環境に対しても学習した報酬関数を利用してタスクを解くことが可能✔️ 実機のロボットを使った実験でも高い成功率を示すLearning Generalizable RObotic Reward Functions from "In-The-Wild" Human Videoswritten by Annie S. Cgeb,Suraj Nair ,Chelsea Finn,(Submitted on 31 Nar 2021)Comments: Accepted by RSS 2021.Subjects: Robotcis (cs.RO), Artificial Intelligence (cs.AI), Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), Machine Learning (cs.LG)code:   本記事で使用している画像は論文中のもの、紹介スライドのもの、またはそれを参考に作成したものを使用しております。  はじめにロボットが様々なタスクを色々な環境で解くことが出来るようにするためには、planningや強化学習で必要である、タスクが成功しているかどうかの指標や報酬などが必要不可欠です。特に現実世界においては、RGB画像のような搭載されているセンサーのみから得られる情報を用いて、報酬関数が様々なタスク、物体、環境に汎用的であることが求められます。ロボティクスの分野ではなく、コンピュータービジョンや自然言語などの分野では大規模かつ多様なデータセットを用いることである程度の汎用性を達成してきています。しかし、ロボティクスの分野において、そのような大規模かつ多様なデータセットを集めるのはコストが掛かり、集めるのが難しいという問題があります。

4 mentions: @ai_scholar@medical_okatai
Keywords: 論文
Date: 2021/10/14 12:03

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@ai_scholar ロボットが未知の環境やタスクに対応するためには大量かつ多様なデータが必要ですが、ロボットのデータは集めるのにコストが掛かり現実的ではありません。そこで、人間がタスクを解いているデータセットを利用することで汎化性能が高い報酬関数を学習できるようになりました! t.co/r9kXG1Dyga
@medical_okatai ロボットが未知の環境やタスクに対応するためには、大量かつ多様なデータが必要。 一方、ロボットのデータは収集するのにコストがかかり、現実的ではない。 人間がタスクを解いているデータセットを利用することで汎化性能が高い報酬関数を学習できるようになった t.co/13TzulQaZm

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