論文の概要: Delta Schema Network in Model-based Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09950v2
• Date: Wed, 8 Jul 2020 05:58:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 19:24:06.880394
• Title: Delta Schema Network in Model-based Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: モデルベース強化学習におけるデルタスキーマネットワーク
• Authors: Andrey Gorodetskiy, Alexandra Shlychkova, Aleksandr I. Panov
• Abstract要約: この研究は、伝達学習の非効率性である人工知能の未解決問題に焦点が当てられている。 環境データからオブジェクトとアクション間の論理的関係を抽出できるスキーマネットワーク手法を拡張している。 本稿では,デルタネットワーク(DSN)をトレーニングし,環境の将来状態を予測し,前向きな報酬をもたらす計画行動を示すアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.99533416395765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work is devoted to unresolved problems of Artificial General Intelligence - the inefficiency of transfer learning. One of the mechanisms that are used to solve this problem in the area of reinforcement learning is a model-based approach. In the paper we are expanding the schema networks method which allows to extract the logical relationships between objects and actions from the environment data. We present algorithms for training a Delta Schema Network (DSN), predicting future states of the environment and planning actions that will lead to positive reward. DSN shows strong performance of transfer learning on the classic Atari game environment.
• Abstract（参考訳）: この研究は、伝達学習の非効率性である人工知能の未解決問題に焦点を当てている。 強化学習の分野でこの問題を解決するために用いられるメカニズムの1つはモデルに基づくアプローチである。 本稿では,環境データからオブジェクトとアクション間の論理的関係を抽出できるスキーマネットワーク手法を拡張している。 我々は、デルタスキーマネットワーク(dsn)のトレーニング、環境の将来の状態の予測、積極的な報酬につながる行動計画のためのアルゴリズムを提案する。 DSNは、古典的なアタリゲーム環境において、転送学習の強い性能を示す。

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