[DL輪読会]Deep Dynamics Models for Learning Dexterous Manipulation
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2019/10/11 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/
![1
DEEP LEARNING JP
[DL Papers]
http://deeplearning.jp/
Deep Dynamics Models for Learning Dexterous
Manipulation(PDDM)
Keno Harada, UT, B3](https://image.slidesharecdn.com/dljpdeepdynamicsmodelsforlearningdexterousmanipulation-191011001618/85/DL-Deep-Dynamics-Models-for-Learning-Dexterous-Manipulation-1-320.jpg)
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- 1. 1 DEEP LEARNING JP [DL Papers] http://deeplearning.jp/ Deep Dynamics Models for Learning Dexterous Manipulation(PDDM) Keno Harada, UT, B3
- 2. 書誌情報 ● 著者情報: ○ Anusha Nagabandi, Kurt Konoglie, Sergey Levine, Vikash Kumar ○ Google Brain ● 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/1909.11652.pdf(CoRL 2019?) ● Blog: ○ Google: https://sites.google.com/view/pddm/ ○ BAIR: https://bair.berkeley.edu/blog/2019/09/30/deep-dynamics/ ● CS285(http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/)のLecture10, 11で PDDMに関係する技術の詳しい解説がなされています 2
- 4. 研究概要 ● 複数本の指でのdexterous manipulation task 難しい ○ 複数の方向から同時に対象物体に力を及ぼすことが可能でないと達成が難 しい ○ 多数の関節を制御し複雑な力を与える必要性 ○ 接触が生じたり, 消えたりが繰り返されるため, 正確な物理モデルが必要と される解析的な手法では難しい -> 学習ベースに成功の可能性が ● モデルベース強化学習 ○ 環境のダイナミクスを学習する ○ 必要となるデータ数はmodel-freeより少ないため実用的 ○ dexterous manipulation taskのような難しいタスクへの適用はまだあまり なされていない 4
- 5. 研究概要 ● Online planning with deep dynamics models(PDDM) ○ Model Predictive Control ■ Neural network dynamics for modelbased deep reinforcement learning with model-free fine-tuning(https://arxiv.org/pdf/1708.02596.pdf) ○ Ensembles for model uncertainty estimation ■ Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models(https://papers.nips.cc/paper/7725-deep- reinforcement-learning-in-a-handful-of-trials-using-probabilistic- dynamics-models.pdf) ● 一言で言うと: 不確実性を考慮に入れたダイナミクスの予測をブートストラッ プアンサンブルで行い，行動の選択をMPCによって行う ● 個々の手法は既存のものだが，組み合わせは新しく, 肝だとしている 5
- 6. アウトライン ● Learning the Dynamics ○ モデルベース強化学習の課題 ○ 不確実性の考慮 ○ ブートストラップアンサンブル ● Model Predictive Control ○ Random Shooting ○ Iterative Random-Shooting with Refinement ○ Filtering and Reward-Weighted Refinement ● PDDM ● 実験結果 6
- 7. Learning the Dynamics モデルベース強化学習の課題 ● モデルフリーの手法に比べてパフォーマンス劣る ○ モデルベースは学習されたモデルを基にPlanningする ■ ダイナミクスモデルが誤っていても，そのモデルにおいて報酬が高く得られるような行動を選択する ■ 高次元になるほどモデルが誤った予測をする可能性が高くなる(らしい) ■ モデルが予測に自信がないところを把握したい-> 不確実性の考慮 image from CS285 Lecture 11 slide 7
- 8. ● aleatoric or stochastic uncertainty ○ 環境自身の持つ不確実性 ○ データに対する不確実性 ■ データ自体にノイズがある ● epistemic or model uncertainty ○ 十分に環境の遷移データが得られず, NNの学習が十分でない不確実性 Learning the Dynamics 不確実性の考慮 image from CS285 Lecture 11 slide 8
- 9. Learning the Dynamics 不確実性の考慮 ● 環境自身の持つ不確実性の対処 ○ -> 確率分布のパラメータをNNで出力し，サンプリングすることで対処 ● 十分に環境の遷移データが得られず, NNの学習が十分でない不確実性への対処 ○ -> ダイナミクスモデルを複数用意することで対処(ブートストラップアン サンブル) image from CS285 Lecture 11 slide 9
- 10. Learning the Dynamics ブートストラップアンサンブル ● 複数のダイナミクスモデルを用いて遷移を予測し，一連の行動を行った際の報 酬の平均から，対象となる行動系列の評価を行う image from CS285 Lecture 11 slide 10
- 12. Model Predictive Control Slide from CS285 Lecture 11 12
- 13. Model Predictive Control Random shooting ● ある系列長のactionの系列をいくつか候補として挙げる ● その中で最も報酬が高く得られたaction系列を採用する ○ どれくらい報酬が得られるかは学習したモデルを使用し評価 ○ Model Predictive Controlでは最初のactionだけ採用し, また次のstepで Random shootingを行う Slide from CS285 Lecture 10, 11 13
- 14. Model Predictive Control Iterative Random-Shooting with Refinement ● 候補に挙げるアクション系列を，報酬が高く得られた範囲からとるようにし， 確度を高めていく ○ 何度かサンプリングを行い，最終的にアクション系列を定める image from CS285 Lecture 10 slide 14
- 15. Model Predictive Control Filtering and Reward-Weighted Refinement ● time step間の相関を考慮に入れ，アクション系列のサンプリングを行う時絞り 込む分布の更新をよりサンプル全体を考慮して有効的に行う 報酬による重み付けを行い 分布を更新 Time step間の相関の考慮(?) filtering 15
- 17. 実験結果(モデルデザイン) 17
- 18. 実験結果 ● Valve Turning: 9-DoFのハンドでvalve を回す ● In-hand Reorientation: キューブをある 指定の方向へ移動させる ● Handwriting: 正確な操作が求められる ● Boading Balls: 落とさずに二つのボー ルを回転させる 18
- 19. Valve Turning 19
- 21. Handwriting 21
- 22. Baoding Balls 22
- 24. まとめ ● Dexterous manipulation taskを実用的に解けるような，ブートストラップアン サンブルで不確実性を考慮し，Filtering and Reward-Weighted Refinementによ って行動系列を選択してMPCを行う，既存手法をうまく組み合わせたモデルベ ース強化学習手法PDDMを提案 24
- 25. 実験設定詳細 25
Notas del editor
- the model must have enough capacity to represent the complex dynamical system the use of ensembles is helpful, especially earlier in training when non-ensembled models can overfit badly and thus exhibit overconfident and harmful behavior there is not much difference between resetting model weights randomly at each training iteration versus warmstarting them from their previous values using a planning horizon that is either too long or too short can be detrimental: Short horizons lead to greedy planning, while long horizons suffer from compounding errors in the predictions PDDM, with action smoothing and soft updates, greatly outperforms the others medium values provide the best balance of dimensionality reduction and smooth integration of action samples versus loss of control authority. Here, too soft of a weighting leads to minimal movement of the hand, and too hard of a weighting leads to aggressive behaviors that frequently drop the objects
- we confirm that most of the prior methods do in fact succeed, and we also see that even on this simpler task, policy gradient approaches such as NPG require prohibitively large amounts of data
- when we increase the number of possible goals to 8 different options (90◦ and 45◦ rotations in the left, right, up, and down directions), we see that our method still succeeds, but the model-free approaches get stuck in local optima and are unable to fully achieve even the previously attainable goals. This inability to effectively address a “multi-task” or “multi-goal” setup is indeed a known drawback for model-free approaches, and it is particularly pronounced in such goal-conditioned tasks that require flexibility These additional goals do not make the task harder for PDDM, because even in learning 90◦ rotations, it is building a model of its interactions rather than specifically learning to get to those angles.
- prior model-based approaches don’t actually solve this task (values below the grey line correspond to holding the pencil still near the middle of the paper)
- This task is particularly challenging due to the inter-object interactions, which can lead to drastically discontinuous dynamics and frequent failures from dropping the objects. We were unable to get the other model-based or model-free methods to succeed at this task (Figure 8), but PDDM solves it using just 100,000 data points, or 2.7 hours worth of data moving a single ball to a goal location in the hand, posing the hand, and performing clockwise rotations instead of the learned counter-clockwise ones