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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Sehee Kweon (Seoul National University) Himchan Hwang (Seoul National University) Frank C. Park (Seoul National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2023
발행연도
2023.10
수록면
1,807 - 1,812 (6page)

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Inverse Reinforcement Learning (IRL) requires a large number of demonstrations for robust learning, especially in the context of Learning from Demonstrations (LfD). Previous Active IRL algorithms have focused on state-action pair demonstrations and heuristic query strategies. This study introduces Trajectory-based Active Learning for IRL, utilizing acquisition functions derived from Uncertainty sampling in Active Learning. Our novel acquisition function systematically assesses the informativeness of trajectory demonstrations originating from a specific state. Experimental evaluation in the Object World environment shows a significant performance improvement over baselines. By selectively querying informative starting states, we achieve substantial progress in learning from demonstrations.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND
3. METHODOLOGY
4. EXPERIMENT
5. CONCLUSION
REFERENCES

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