One-Shot Imitation from Observing Humans via Domain-Adaptive Meta-Learning

[icoxfog417]

一言でいうと

One-shotで模倣学習を、しかもドメインを変えて行う研究。具体的には(ロボットのでなく)人の動作を一回見て模倣する。事前学習として人とロボットの動作のペア画像を用意し、戦略の初期値を人の画像から、初期値からの学習をロボットの画像から行う。これで人の画像から良い初期値を得る関数を学習する

論文リンク

https://arxiv.org/abs/1802.01557

著者/所属機関

Tianhe Yu, Chelsea Finn, Annie Xie, Sudeep Dasari, Tianhao Zhang, Pieter Abbeel, Sergey Levine

• University of California

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2018/2/5

概要

新規性・差分

手法

結果

コメント

[icoxfog417]

この前段階の研究として、ドメイン転化無しのOne shotがある。

One-Shot Visual Imitation Learning via Meta-Learning
(こちらについては実装が公開されている: https://github.com/tianheyu927/mil)

双方の研究が、公式ブログで紹介されている。

One-Shot Imitation from Watching Videos

[icoxfog417]

解説スライド

https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/oneshot-imitation-from-observing-humans-via-domainadaptive-metalearning