Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gradient Monitored Reinforcement Learning

論文の概要: Gradient Monitored Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12108v1
Date: Mon, 25 May 2020 13:45:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 05:19:51.939178
Title: Gradient Monitored Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 勾配監視強化学習
Authors: Mohammed Sharafath Abdul Hameed (1), Gavneet Singh Chadha (1), Andreas Schwung (1), and Steven X. Ding (2) ((1) South Westphalia University of Applied Sciences, Germany (2) University of Duisburg-Essen, Germany)
Abstract要約: 我々は、強化学習アルゴリズムにおける訓練の強化と評価性能に焦点をあてる。本稿では,トレーニングプロセス自体からの動的発達とフィードバックに基づいて,ニューラルネットワークの重みパラメータの学習をステアリングする手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper presents a novel neural network training approach for faster convergence and better generalization abilities in deep reinforcement learning. Particularly, we focus on the enhancement of training and evaluation performance in reinforcement learning algorithms by systematically reducing gradient's variance and thereby providing a more targeted learning process. The proposed method which we term as Gradient Monitoring(GM), is an approach to steer the learning in the weight parameters of a neural network based on the dynamic development and feedback from the training process itself. We propose different variants of the GM methodology which have been proven to increase the underlying performance of the model. The one of the proposed variant, Momentum with Gradient Monitoring (M-WGM), allows for a continuous adjustment of the quantum of back-propagated gradients in the network based on certain learning parameters. We further enhance the method with Adaptive Momentum with Gradient Monitoring (AM-WGM) method which allows for automatic adjustment between focused learning of certain weights versus a more dispersed learning depending on the feedback from the rewards collected. As a by-product, it also allows for automatic derivation of the required deep network sizes during training as the algorithm automatically freezes trained weights. The approach is applied to two discrete (Multi-Robot Co-ordination problem and Atari games) and one continuous control task (MuJoCo) using Advantage Actor-Critic (A2C) and Proximal Policy Optimization (PPO) respectively. The results obtained particularly underline the applicability and performance improvements of the methods in terms of generalization capability.
Abstract（参考訳）: 本稿では,より高速な収束と高次強化学習のためのニューラルネットワーク学習手法を提案する。特に,グラデーション分散を体系的に低減し,よりターゲティングな学習プロセスを提供することにより,強化学習アルゴリズムにおけるトレーニングと評価性能の向上に焦点をあてる。提案手法である勾配モニタリング(gm)は,ニューラルネットワークの重みパラメータの学習を動的発達と学習プロセスからのフィードバックに基づいて制御する手法である。モデルの性能を向上させることが証明されたGM手法の異なる変種を提案する。提案されている変種であるMomentum with Gradient Monitoring (M-WGM)は、特定の学習パラメータに基づいて、ネットワーク内のバックプロパゲート勾配の量子を連続的に調整することを可能にする。さらに, ある重みの集中学習と, 収集した報奨からのフィードバックに応じて, より分散学習を自動調整できる適応的モメンタム(AM-WGM)法による手法をさらに強化する。副産物として、トレーニング中に必要なディープネットワークサイズの自動導出も可能で、アルゴリズムはトレーニングされた重みを自動的に凍結する。この手法は,Advantage Actor-Critic (A2C) と Proximal Policy Optimization (PPO) を用いた2つの離散的(マルチロボット協調問題とアタリゲーム)と1つの連続制御タスク (MuJoCo) に適用される。その結果, 一般化能力の観点から, 手法の適用可能性と性能改善が特に強調された。

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