論文の概要: The NetHack Learning Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13760v2
• Date: Tue, 1 Dec 2020 11:05:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 08:59:26.775060
• Title: The NetHack Learning Environment
• Title（参考訳）: NetHack学習環境
• Authors: Heinrich K\"uttler and Nantas Nardelli and Alexander H. Miller and Roberta Raileanu and Marco Selvatici and Edward Grefenstette and Tim Rockt\"aschel
• Abstract要約: 本稿では、強化学習研究のための手続き的に生成されたローグのような環境であるNetHack Learning Environment(NLE)を紹介する。 我々は,NetHackが,探索,計画,技術習得,言語条件付きRLといった問題に対する長期的な研究を促進するのに十分複雑であると主張している。 我々は,分散されたDeep RLベースラインとランダムネットワーク蒸留探索を用いて,ゲームの初期段階における実験的な成功を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.06395964379107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Progress in Reinforcement Learning (RL) algorithms goes hand-in-hand with the development of challenging environments that test the limits of current methods. While existing RL environments are either sufficiently complex or based on fast simulation, they are rarely both. Here, we present the NetHack Learning Environment (NLE), a scalable, procedurally generated, stochastic, rich, and challenging environment for RL research based on the popular single-player terminal-based roguelike game, NetHack. We argue that NetHack is sufficiently complex to drive long-term research on problems such as exploration, planning, skill acquisition, and language-conditioned RL, while dramatically reducing the computational resources required to gather a large amount of experience. We compare NLE and its task suite to existing alternatives, and discuss why it is an ideal medium for testing the robustness and systematic generalization of RL agents. We demonstrate empirical success for early stages of the game using a distributed Deep RL baseline and Random Network Distillation exploration, alongside qualitative analysis of various agents trained in the environment. NLE is open source at https://github.com/facebookresearch/nle.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)アルゴリズムの進歩は、現在の手法の限界をテストする挑戦的な環境の開発と密接に関連している。 既存のRL環境は十分に複雑か高速なシミュレーションに基づいているが、どちらも稀である。 本稿では,単プレイヤー端末ベースのローグゲームであるnethackをベースとしたrl研究のための,スケーラブルで手続き的な生成,確率的,豊かで挑戦的な環境であるnethack learning environment(nle)を提案する。 我々は,NetHackが,探索,計画,技術習得,言語条件付きRLといった問題に対する長期的研究を促進するのに十分複雑であると同時に,大量の経験を集めるために必要な計算資源を劇的に削減できると主張している。 我々は、NLEとそのタスクスイートを既存の代替品と比較し、なぜそれがRLエージェントの堅牢性と体系的な一般化をテストする理想的な媒体であるかについて論じる。 分散型深層rlベースラインとランダムネットワーク蒸留探索を用いて,ゲーム初期の経験的成功を実証し,環境下で訓練された各種エージェントの質的分析を行った。 nleはhttps://github.com/facebookresearch/nleでオープンソースである。

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