論文の概要: Learning Transferable Concepts in Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07870v4
• Date: Tue, 22 Feb 2022 08:08:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 13:23:22.526101
• Title: Learning Transferable Concepts in Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習における伝達可能な概念の学習
• Authors: Diego Gomez, Nicanor Quijano, Luis Felipe Giraldo
• Abstract要約: 感覚入力の離散的な表現を学習することで、複数のタスクに共通するハイレベルな抽象化が得られることを示す。 特に,情報理論のアプローチに従って,自己超越によってそのような表現を学習することは可能であることを示す。 本手法は, 未知タスクと未知タスクの両方において, サンプル効率を高めるための, 機関車および最適制御タスクの概念を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7161783472741748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While humans and animals learn incrementally during their lifetimes and exploit their experience to solve new tasks, standard deep reinforcement learning methods specialize to solve only one task at a time. As a result, the information they acquire is hardly reusable in new situations. Here, we introduce a new perspective on the problem of leveraging prior knowledge to solve future tasks. We show that learning discrete representations of sensory inputs can provide a high-level abstraction that is common across multiple tasks, thus facilitating the transference of information. In particular, we show that it is possible to learn such representations by self-supervision, following an information theoretic approach. Our method is able to learn concepts in locomotive and optimal control tasks that increase the sample efficiency in both known and unknown tasks, opening a new path to endow artificial agents with generalization abilities.
• Abstract（参考訳）: 人間と動物は生涯を通じて段階的に学習し、経験を生かして新しいタスクを解決する一方で、標準的な深層強化学習法は一度に1つのタスクだけを解決することを専門としている。 その結果、新たな状況において、彼らが獲得した情報が再利用可能なものはほとんどない。 本稿では,今後の課題を解決するために,事前知識を活用するという新たな視点を紹介する。 感覚入力の離散表現の学習は、複数のタスクにまたがって共通するハイレベルな抽象化を提供し、情報の伝達を容易にする。 特に,情報理論のアプローチに従って,自己超越によってそのような表現を学習することは可能であることを示す。 本手法は, 既知のタスクと未知のタスクの両方においてサンプル効率を向上させるための, 機関車や最適制御タスクの概念を学習することができ, 汎用化能力を持つ人工エージェントへの新たな道を開く。

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