BaRC: Backward Reachability Curriculum for Robotic Reinforcement\n Learning
Notice bibliographique
Résumé
Model-free Reinforcement Learning (RL) offers an attractive approach to learn\ncontrol policies for high-dimensional systems, but its relatively poor sample\ncomplexity often forces training in simulated environments. Even in simulation,\ngoal-directed tasks whose natural reward function is sparse remain intractable\nfor state-of-the-art model-free algorithms for continuous control. The\nbottleneck in these tasks is the prohibitive amount of exploration required to\nobtain a learning signal from the initial state of the system. In this work, we\nleverage physical priors in the form of an approximate system dynamics model to\ndesign a curriculum scheme for a model-free policy optimization algorithm. Our\nBackward Reachability Curriculum (BaRC) begins policy training from states that\nrequire a small number of actions to accomplish the task, and expands the\ninitial state distribution backwards in a dynamically-consistent manner once\nthe policy optimization algorithm demonstrates sufficient performance. BaRC is\ngeneral, in that it can accelerate training of any model-free RL algorithm on a\nbroad class of goal-directed continuous control MDPs. Its curriculum strategy\nis physically intuitive, easy-to-tune, and allows incorporating physical priors\nto accelerate training without hindering the performance, flexibility, and\napplicability of the model-free RL algorithm. We evaluate our approach on two\nrepresentative dynamic robotic learning problems and find substantial\nperformance improvement relative to previous curriculum generation techniques\nand naive exploration strategies.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».