Fugu-MT 論文翻訳(概要): NROWAN-DQN: A Stable Noisy Network with Noise Reduction and Online Weight Adjustment for Exploration

論文の概要: NROWAN-DQN: A Stable Noisy Network with Noise Reduction and Online Weight Adjustment for Exploration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10980v1
Date: Fri, 19 Jun 2020 07:10:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-19 03:21:41.309018
Title: NROWAN-DQN: A Stable Noisy Network with Noise Reduction and Online Weight Adjustment for Exploration
Title（参考訳）: NROWAN-DQN: ノイズ低減と探索用オンライン重み調整機能を備えた安定ノイズネットワーク
Authors: Shuai Han and Wenbo Zhou and Jing Liu and Shuai L\"u
Abstract要約: 本稿では,NROWAN-DQN,すなわちノイズリダクションとオンライン重み調整ノイズ-DQNというアルゴリズムを提案する。本研究では,NuisyNet-DQN のノイズ低減手法を開発した。第二に、ノイズ低減のためのオンライン重み調整戦略を設計し、安定した性能を向上し、エージェントのスコアを高くする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.288831638257125
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep reinforcement learning has been applied more and more widely nowadays, especially in various complex control tasks. Effective exploration for noisy networks is one of the most important issues in deep reinforcement learning. Noisy networks tend to produce stable outputs for agents. However, this tendency is not always enough to find a stable policy for an agent, which decreases efficiency and stability during the learning process. Based on NoisyNets, this paper proposes an algorithm called NROWAN-DQN, i.e., Noise Reduction and Online Weight Adjustment NoisyNet-DQN. Firstly, we develop a novel noise reduction method for NoisyNet-DQN to make the agent perform stable actions. Secondly, we design an online weight adjustment strategy for noise reduction, which improves stable performance and gets higher scores for the agent. Finally, we evaluate this algorithm in four standard domains and analyze properties of hyper-parameters. Our results show that NROWAN-DQN outperforms prior algorithms in all these domains. In addition, NROWAN-DQN also shows better stability. The variance of the NROWAN-DQN score is significantly reduced, especially in some action-sensitive environments. This means that in some environments where high stability is required, NROWAN-DQN will be more appropriate than NoisyNets-DQN.
Abstract（参考訳）: 近年, 様々な複雑な制御タスクにおいて, 深層強化学習が広く適用されている。ノイズの多いネットワークに対する効果的な探索は、深層強化学習において最も重要な問題の1つだ。ノイズネットワークはエージェントに対して安定した出力を生成する傾向がある。しかし、この傾向は、学習過程における効率と安定性を低下させるエージェントの安定的なポリシーを見つけるのに十分とは限らない。本稿では,NoisyNetsに基づくNROWAN-DQN,すなわちノイズ低減とオンライン重み調整のアルゴリズムを提案する。まず,NuisyNet-DQN のノイズ低減手法を開発し,エージェントに安定した動作をさせる。第2に,騒音低減のためのオンライン重量調整戦略を考案し,性能を向上し,エージェントのスコアを高くする。最後に、このアルゴリズムを4つの標準領域で評価し、ハイパーパラメータの特性を解析する。この結果から,NROWAN-DQNはこれらの領域で先行アルゴリズムよりも優れていた。さらにNROWAN-DQNは安定性も向上した。 NROWAN-DQNスコアの変動は、特に一部の行動感受性環境において顕著に減少する。つまり、高い安定性が必要な環境では、NROWAN-DQNはNoisyNets-DQNよりも適切である。

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