| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2021-09-21 15:30
Imitation Learning: Learning Simple Tasks from a Single Demonstration using Generative Adversarial Network ○Tho Nguyen Duc,Chanh Minh Tran,Phan Xuan Tan,Eiji Kamioka CNR2021-6 |
| 抄録 |
(和) |
Imitation learning has been successfully applied to train autonomous agents in complex tasks (e.g., self-driving, assistive robots, etc). Given expert demonstrations of a task, imitation learning aims to learn policies that can imitate the expert behaviors to accomplish the task. However, the main limitation of traditional imitation learning algorithms is that they require a large number of demonstrations to learn an optimal policy. This drawback has limited the capability of imitation learning when demonstrations are not sufficient. Therefore, to address the problem, we propose a Generative Adversarial Network-based imitation learning model that can be trained using only a single demonstration. |
| (英) |
Imitation learning has been successfully applied to train autonomous agents in complex tasks (e.g., self-driving, assistive robots, etc). Given expert demonstrations of a task, imitation learning aims to learn policies that can imitate the expert behaviors to accomplish the task. However, the main limitation of traditional imitation learning algorithms is that they require a large number of demonstrations to learn an optimal policy. This drawback has limited the capability of imitation learning when demonstrations are not sufficient. Therefore, to address the problem, we propose a Generative Adversarial Network-based imitation learning model that can be trained using only a single demonstration. |
| キーワード |
(和) |
Imitation Learning / Generative Adversarial Network / / / / / / |
| (英) |
Imitation Learning / Generative Adversarial Network / / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 181, CNR2021-6, pp. 12-15, 2021年9月. |
| 資料番号 |
CNR2021-6 |
| 発行日 |
2021-09-14 (CNR) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
| PDFダウンロード |
CNR2021-6 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
CNR |
| 開催期間 |
2021-09-21 - 2021-09-21 |
| 開催地(和) |
オンライン開催 |
| 開催地(英) |
Online |
| テーマ(和) |
インタラクションに注目したCNR |
| テーマ(英) |
|
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
CNR |
| 会議コード |
2021-09-CNR |
| 本文の言語 |
英語 |
| タイトル(和) |
|
| サブタイトル(和) |
|
| タイトル(英) |
Imitation Learning: Learning Simple Tasks from a Single Demonstration using Generative Adversarial Network |
| サブタイトル(英) |
|
| キーワード(1)(和/英) |
Imitation Learning / Imitation Learning |
| キーワード(2)(和/英) |
Generative Adversarial Network / Generative Adversarial Network |
| キーワード(3)(和/英) |
/ |
| キーワード(4)(和/英) |
/ |
| キーワード(5)(和/英) |
/ |
| キーワード(6)(和/英) |
/ |
| キーワード(7)(和/英) |
/ |
| キーワード(8)(和/英) |
/ |
| 第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Tho Nguyen Duc / Tho Nguyen Duc / |
| 第1著者 所属(和/英) |
Shibaura Institute of Technology (略称: *)
Shibaura Institute of Technology (略称: *) |
| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Chanh Minh Tran / Chanh Minh Tran / |
| 第2著者 所属(和/英) |
Shibaura Institute of Technology (略称: *)
Shibaura Institute of Technology (略称: *) |
| 第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Phan Xuan Tan / Phan Xuan Tan / |
| 第3著者 所属(和/英) |
Shibaura Institute of Technology (略称: *)
Shibaura Institute of Technology (略称: *) |
| 第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
Eiji Kamioka / Eiji Kamioka / |
| 第4著者 所属(和/英) |
Shibaura Institute of Technology (略称: *)
Shibaura Institute of Technology (略称: *) |
| 第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第21著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第21著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第22著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第22著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第23著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第23著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第24著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第24著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第25著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第25著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第26著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第26著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第27著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第27著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第28著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第28著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第29著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第29著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第30著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第30著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第31著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第31著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第32著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第32著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第33著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第33著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第34著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第34著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第35著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第35著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 第36著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
| 第36著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2021-09-21 15:30:00 |
| 発表時間 |
30分 |
| 申込先研究会 |
CNR |
| 資料番号 |
CNR2021-6 |
| 巻番号(vol) |
vol.121 |
| 号番号(no) |
no.181 |
| ページ範囲 |
pp.12-15 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2021-09-14 (CNR) |