論文の概要: Action Space Shaping in Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00980v2
• Date: Tue, 26 May 2020 09:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 12:38:19.932571
• Title: Action Space Shaping in Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習における行動空間形成
• Authors: Anssi Kanervisto, Christian Scheller, Ville Hautam\"aki
• Abstract要約: 強化学習は、ビデオゲームを含む様々な学習環境における訓練エージェントで成功している。 我々は,これらの行動空間の修正について,ビデオゲーム環境における広範な実験を行うことで,洞察を得ることを目指している。 その結果、ドメイン固有のアクションの削除と継続的なアクションの離散化が、学習の成功に不可欠であることを示唆した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.508516104014916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has been successful in training agents in various learning environments, including video-games. However, such work modifies and shrinks the action space from the game's original. This is to avoid trying "pointless" actions and to ease the implementation. Currently, this is mostly done based on intuition, with little systematic research supporting the design decisions. In this work, we aim to gain insight on these action space modifications by conducting extensive experiments in video-game environments. Our results show how domain-specific removal of actions and discretization of continuous actions can be crucial for successful learning. With these insights, we hope to ease the use of RL in new environments, by clarifying what action-spaces are easy to learn.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(rl)はビデオゲームを含む様々な学習環境におけるエージェントの訓練に成功している。 しかし、そのような作業はゲームのオリジナルからアクション空間を変更・縮小する。 これは、"無意味"なアクションを避け、実装を簡単にすることです。 現在、これはほとんど直観に基づいて行われており、設計決定を支持する体系的な研究はほとんどない。 本研究は,ゲーム環境における広範囲な実験により,これらの動作空間の修正に関する洞察を得ることを目的としている。 その結果、ドメイン固有のアクションの削除と継続的なアクションの離散化が、学習の成功に不可欠であることを示唆した。 これらの知見により、アクション空間が容易に学習できることを明確にすることで、新しい環境におけるRLの使用を容易にしたいと思っています。

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