論文の概要: Meta Reinforcement Learning with Autonomous Inference of Subtask Dependencies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00248v2
• Date: Tue, 14 Apr 2020 01:44:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 09:11:55.115304
• Title: Meta Reinforcement Learning with Autonomous Inference of Subtask Dependencies
• Title（参考訳）: サブタスク依存の自律推論によるメタ強化学習
• Authors: Sungryull Sohn, Hyunjae Woo, Jongwook Choi, Honglak Lee
• Abstract要約: 本稿では,タスクがサブタスクグラフによって特徴づけられるような,新しい数発のRL問題を提案し,対処する。 メタ政治を直接学習する代わりに、Subtask Graph Inferenceを使ったメタラーナーを開発した。 実験の結果,2つのグリッドワールド領域とStarCraft II環境において,提案手法が潜在タスクパラメータを正確に推定できることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.27944046925876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose and address a novel few-shot RL problem, where a task is characterized by a subtask graph which describes a set of subtasks and their dependencies that are unknown to the agent. The agent needs to quickly adapt to the task over few episodes during adaptation phase to maximize the return in the test phase. Instead of directly learning a meta-policy, we develop a Meta-learner with Subtask Graph Inference(MSGI), which infers the latent parameter of the task by interacting with the environment and maximizes the return given the latent parameter. To facilitate learning, we adopt an intrinsic reward inspired by upper confidence bound (UCB) that encourages efficient exploration. Our experiment results on two grid-world domains and StarCraft II environments show that the proposed method is able to accurately infer the latent task parameter, and to adapt more efficiently than existing meta RL and hierarchical RL methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,タスクがサブタスクの集合とエージェントに未知な依存関係を記述するサブタスクグラフによって特徴付けられる,新しい数ショットRL問題を提案し,対処する。 エージェントは、テストフェーズでのリターンを最大化するために、適応フェーズ中の数回にわたってタスクに迅速に適応する必要があります。 メタポリシーを直接学習する代わりに,Subtask Graph Inference(MSGI)を用いたメタラーナーを開発し,環境と相互作用してタスクの潜時パラメータを推論し,潜時パラメータが与えられたリターンを最大化する。 学習を容易にするために,我々は,高信頼境界(UCB)にインスパイアされた本質的な報酬を採用する。 2つのグリッドワールド領域とStarCraft II環境における実験結果から,提案手法は既存のメタRL法や階層RL法よりも高い効率で遅延タスクパラメータを正確に推定できることが示された。

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