Förstärkt lärande är en lovande ram för att lösa kontrollproblem, men dess användning i praktiska situationer hindras av att belöningsfunktioner ofta är svåra att konstruera. Att ange mål och uppgifter för autonoma maskiner, såsom robotar, är en stor utmaning: konventionellt har belöningsfunktioner och måltillstånd använts för att kommunicera mål. Men människor kan kommunicera mål med varandra bara genom att beskriva eller demonstrera dem. Hur kan vi bygga inlärningsalgoritmer som gör att vi kan berätta för maskiner vad vi vill att de ska göra? I detta arbete undersöker vi problemet med att grunda språkkommandon som belöningsfunktioner med omvänd förstärkningsinlärning, och hävdar att språkkonditionerade belöningar är mer överförbara än språkkonditionerade policyer till nya miljöer. Vi föreslår språkkonditionerad belöningsutbildning (LC-RL), som grundar språkkommandon som en belöningsfunktion som representeras av ett djupt neuralt nätverk. Vi visar att vår modell lär sig belöningar som överförs till nya uppgifter och miljöer på realistiska, högdimensionella visuella miljöer med naturliga språkkommandon, medan direkt lärande av en språkanpassad politik leder till dålig prestanda.
REF föreslog ett språkutrustat ramverk för belöningsutbildning (LC-RL), som bygger på språk som en belöningsfunktion som representeras av ett djupt neuralt nätverk för att förbättra inlärningen.
From Language to Goals: Inverse Reinforcement Learning for Vision-Based Instruction Following
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}