On Time-Indexing as Inductive Bias in Deep RL for Sequential Manipulation Tasks

在解决复杂的操作任务时，操作策略通常需要学习一组多样化的技能来完成这些任务。这组技能通常是相当多模态的——每个技能可能具有相当不同的动作和状态分布。标准的深度策略学习算法通常将策略建模为具有单个输出头的深度神经网络（确定性或随机性）。这种结构要求网络在内部学习在不同模式之间切换，这可能会导致样本效率降低和性能不佳。在本文中，我们探讨了一种简单的结构，有助于学习许多操作任务所需的技能。具体而言，我们提出了一种策略架构，该架构按照固定的持续时间顺序执行不同的动作头，从而实现了基本技能的学习，例如到达和抓取。我们在Metaworld任务上的实证评估表明，这种简单的结构优于标准的策略学习方法，凸显了其改进技能获取的潜力。

本文旨在解决机器人操作任务中的技能学习问题。传统的深度策略学习算法通常将策略建模为具有单个输出头的深度神经网络，这种结构需要网络在内部学习切换模式，这可能导致样本效率低下和性能不佳。因此，本文提出了一种新的策略架构，旨在顺序执行不同的行动头，以便学习基本技能，如到达和抓取。

本文提出了一种顺序执行不同动作头的策略架构，以便学习基本技能，如到达和抓取。相比当前领域中的研究，这种架构可以提高样本效率和性能。

本文提出的策略架构在MetaWorld任务中表现出色，优于标准策略学习方法。此外，本文还探讨了不同的实验设置，使用了不同的数据集和超参数，并提供了开源代码。

最近在这个领域中，还有其他相关的研究。例如，'Hierarchical Reinforcement Learning with hindsight'，'Options Discovery with Neural Episodic Control'等。