論文の概要: Rotation, Translation, and Cropping for Zero-Shot Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09908v3
• Date: Fri, 12 Jun 2020 03:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 07:22:07.851387
• Title: Rotation, Translation, and Cropping for Zero-Shot Generalization
• Title（参考訳）: ゼロショット一般化のための回転, 翻訳, クロップ
• Authors: Chang Ye, Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Julian Togelius
• Abstract要約: 本稿では、一般化の欠如は入力表現によるものであるという仮説を推し進める。 我々は,2次元アーケードゲームにおいて,作物を収穫し,翻訳し,回転させた観察により,目に見えないレベルでの一般化が期待できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.229831492891629
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) has shown impressive performance on domains with visual inputs, in particular various games. However, the agent is usually trained on a fixed environment, e.g. a fixed number of levels. A growing mass of evidence suggests that these trained models fail to generalize to even slight variations of the environments they were trained on. This paper advances the hypothesis that the lack of generalization is partly due to the input representation, and explores how rotation, cropping and translation could increase generality. We show that a cropped, translated and rotated observation can get better generalization on unseen levels of two-dimensional arcade games from the GVGAI framework. The generality of the agents is evaluated on both human-designed and procedurally generated levels.
• Abstract（参考訳）: deep reinforcement learning (drl)は、視覚入力を持つドメイン、特に様々なゲームで印象的なパフォーマンスを示している。 しかしながら、エージェントは通常、固定された環境(例えば一定の数のレベル)で訓練される。 ますます多くの証拠が、これらの訓練されたモデルは、訓練された環境のわずかなバリエーションにまで一般化できないことを示唆している。 本稿では, 一般化の欠如は入力表現によるものであるという仮説を推し進め, 回転, 収穫, 翻訳がいかに一般性を高めるかを探る。 我々は,GVGAIフレームワークから,未知の2次元アーケードゲームにおいて,トリミング,翻訳,回転による観察により,より一般化できることを示す。 エージェントの汎用性は、人間が設計したレベルと手続き的に生成したレベルの両方で評価される。

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