Många avancerade Learning from Demonstration (LfD) metoder anser nedbrytningen av komplexa, verkliga uppgifter i enklare sub-tasks. Genom att återanvända motsvarande underpolitik inom och mellan uppgifter tillhandahåller de utbildningsdata för varje politik från olika uppgifter på hög nivå och sammanställer dem för att utföra nya. De flesta befintliga metoder för modulär LfD fokuserar dock antingen på att lära sig en enda högnivåuppgift eller är beroende av domänkunskap och tidssegmentering. Däremot föreslår vi en svagt övervakad, domänagnostisk strategi baserad på uppgiftsskisser, som endast omfattar sekvensen av deluppgifter som utförs i varje demonstration. Vår strategi anpassar samtidigt skisserna till de observerade demonstrationerna och lär oss den nödvändiga underpolitiken, vilket förbättrar generaliseringen jämfört med separata optimeringsförfaranden. Vi utvärderar tillvägagångssättet på flera domäner, inklusive en simulerad 3D robot arm kontroll uppgift med hjälp av rent bild-baserade observationer. Metoden utför i motsvarande grad med fullt övervakade metoder, samtidigt som den kräver betydligt mindre annoteringsinsatser, och i betydande grad överträffar metoder som separerar segmentering och imitation.
REF antog att experten utför en given sekvens av (symboliska) deluppgifter i varje demonstration.
TACO: Learning Task Decomposition via Temporal Alignment for Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}