🚧 2017: One-Shot Visual Imitation Learning via Meta-Learning

[kunimasa-kawasaki]

One-Shot Visual Imitation Learning via Meta-Learning Chelsea Finn, Tianhe Yu, Tianhao Zhang, Pieter Abbeel, Sergey Levine Conference on Robot Learning, 2017 (to appear). First two authors contributed equally. Video available at this https URL https://arxiv.org/abs/1709.04905

[kunimasa-kawasaki]

ロボットが様々な仕事をこなすゼネラリストとなるためには、複雑な非構造化環境において、様々なスキルを素早く効率的に習得する必要があります。ディープニューラルネットワークのような大容量モデルは、ロボットが複雑なスキルを表現することを可能にするが、その場合、各スキルをゼロから学習することは不可能になる。本研究では、ロボットがより効率的に学習方法を学ぶことができるメタ模倣学習法を提示し、たった1回のデモンストレーションから新しいスキルを習得することを可能にする。従来の一発模倣の手法とは異なり、本手法は生の画素入力に対応でき、新しい技能を効果的に学習するために必要な先行タスクのデータ数が大幅に少なくなる。シミュレーションと実機による実験により、1回の視覚的デモンストレーションからエンド・ツー・エンドで新しいタスクを学習できることが実証された。