Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Curriculum Learning For Deep RL: A Short Survey

論文の概要: Automatic Curriculum Learning For Deep RL: A Short Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04664v2
Date: Thu, 28 May 2020 20:51:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-24 20:16:27.811903
Title: Automatic Curriculum Learning For Deep RL: A Short Survey
Title（参考訳）: Deep RLのための自動カリキュラム学習: 簡単な調査
Authors: R\'emy Portelas, C\'edric Colas, Lilian Weng, Katja Hofmann and Pierre-Yves Oudeyer
Abstract要約: ACL(Automatic Curriculum Learning)は,近年のDep Reinforcement Learning(DRL)の成功の基盤となっている。この研究の目標は、コンパクトで導入可能なオートマチックラーニング文学を提示し、既存の概念の交配と新しいアイデアの出現を促進するために、ACLにおける芸術の現在の状況をより深く描くことである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.91961426023246
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic Curriculum Learning (ACL) has become a cornerstone of recent successes in Deep Reinforcement Learning (DRL).These methods shape the learning trajectories of agents by challenging them with tasks adapted to their capacities. In recent years, they have been used to improve sample efficiency and asymptotic performance, to organize exploration, to encourage generalization or to solve sparse reward problems, among others. The ambition of this work is dual: 1) to present a compact and accessible introduction to the Automatic Curriculum Learning literature and 2) to draw a bigger picture of the current state of the art in ACL to encourage the cross-breeding of existing concepts and the emergence of new ideas.
Abstract（参考訳）: ACL(Automatic Curriculum Learning)は、近年のDeep Reinforcement Learning(DRL)の成功の基盤となっている。これらの手法は、エージェントの能力に適応したタスクに挑戦することで、エージェントの学習軌跡を形成する。近年では、サンプル効率と漸近性能の向上、探索の組織化、一般化の促進、スパース報酬問題の解決などに利用されてきた。この仕事の野心は二重である。 1) オートマチックカリキュラムラーニング文献のコンパクトでアクセスしやすい紹介と紹介 2) 既存の概念の交配と新たなアイデアの出現を促進するため,ACL における最先端の図面を描くこと。

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