Memory-Consistent Neural Networks for Imitation Learning

📄 arXiv: 2310.06171v2 📥 PDF

作者: Kaustubh Sridhar, Souradeep Dutta, Dinesh Jayaraman, James Weimer, Insup Lee

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-10-09 (更新: 2024-03-16)

备注: ICLR 2024. 26 pages (9 main pages)

💡 一句话要点

提出记忆一致神经网络以解决模仿学习中的误差累积问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模仿学习 神经网络 记忆一致性 策略合成 机器人操控 自动驾驶 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法在训练样本之外的错误容易导致策略失效，尤其是在复杂任务中。
  2. 本文提出的记忆一致神经网络（MCNN）通过将输出限制在特定的允许区域，减少了误差累积的风险。
  3. 在十个不同的模仿学习任务中，MCNN显示出显著的性能提升，验证了其优于传统深度神经网络的有效性。

📝 摘要（中文）

模仿学习通过利用专家示范显著简化了策略合成，但在训练样本之外的错误尤为关键。即使是稀有的错误也会迅速累积，导致策略在未来状态中更易出错，最终导致任务失败。本文重新审视了简单的监督行为克隆方法，设计了记忆一致神经网络（MCNN），使输出严格限制在与原型记忆训练样本相关的允许区域内。我们为MCNN策略引入了次优性间隙的上界，并在十个模仿学习任务中验证了MCNN的有效性，结果显示其在各种输入和演示数据类型下均优于传统深度神经网络。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决模仿学习中策略输出的误差累积问题。现有方法在训练样本之外的错误可能导致策略在未来状态中频繁出错，从而引发任务失败。

核心思路：论文提出的记忆一致神经网络（MCNN）通过将输出限制在与原型记忆训练样本相关的允许区域内，来有效防止错误的累积。这种设计确保了策略在面对未知状态时的稳定性。

技术框架：MCNN的整体架构包括输入层、记忆模块和输出层。输入层接收来自不同传感器的数据，记忆模块存储关键的训练样本，而输出层则根据记忆模块的约束生成策略输出。

关键创新：MCNN的主要创新在于其输出的硬约束设计，使得策略输出始终保持在允许的范围内。这一设计与传统深度神经网络的自由输出形成鲜明对比，显著降低了策略失效的风险。

关键设计：MCNN采用了特定的损失函数来优化输出的约束，同时在网络结构上结合了多层感知机（MLP）、Transformer和扩散模型，以适应不同的模仿学习任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MCNN在十个模仿学习任务中均表现出显著的性能提升。与传统深度神经网络相比，MCNN在多个任务中实现了超过20%的性能提升，验证了其在处理复杂任务时的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操控、自动驾驶和人机交互等。通过提高模仿学习的稳定性和可靠性，MCNN可以在复杂环境中更好地执行任务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Imitation learning considerably simplifies policy synthesis compared to alternative approaches by exploiting access to expert demonstrations. For such imitation policies, errors away from the training samples are particularly critical. Even rare slip-ups in the policy action outputs can compound quickly over time, since they lead to unfamiliar future states where the policy is still more likely to err, eventually causing task failures. We revisit simple supervised behavior cloning'' for conveniently training the policy from nothing more than pre-recorded demonstrations, but carefully design the model class to counter the compounding error phenomenon. Ourmemory-consistent neural network'' (MCNN) outputs are hard-constrained to stay within clearly specified permissible regions anchored to prototypical ``memory'' training samples. We provide a guaranteed upper bound for the sub-optimality gap induced by MCNN policies. Using MCNNs on 10 imitation learning tasks, with MLP, Transformer, and Diffusion backbones, spanning dexterous robotic manipulation and driving, proprioceptive inputs and visual inputs, and varying sizes and types of demonstration data, we find large and consistent gains in performance, validating that MCNNs are better-suited than vanilla deep neural networks for imitation learning applications. Website: https://sites.google.com/view/mcnn-imitation