論文の概要: Pre-trained Word Embeddings for Goal-conditional Transfer Learning in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05196v1
• Date: Fri, 10 Jul 2020 06:42:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 20:48:26.390374
• Title: Pre-trained Word Embeddings for Goal-conditional Transfer Learning in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習における目標条件伝達学習のための事前学習単語埋め込み
• Authors: Matthias Hutsebaut-Buysse, Kevin Mets, Steven Latr\'e
• Abstract要約: 本稿では,事前訓練されたタスク非依存言語モデルによって,目標条件付きRLエージェントをより効率的にする方法について述べる。 私たちは、異なる関連するタスク間の伝達学習を容易にすることで、これを実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) algorithms typically start tabula rasa, without any prior knowledge of the environment, and without any prior skills. This however often leads to low sample efficiency, requiring a large amount of interaction with the environment. This is especially true in a lifelong learning setting, in which the agent needs to continually extend its capabilities. In this paper, we examine how a pre-trained task-independent language model can make a goal-conditional RL agent more sample efficient. We do this by facilitating transfer learning between different related tasks. We experimentally demonstrate our approach on a set of object navigation tasks.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(rl)アルゴリズムは通常、事前の環境知識がなく、事前のスキルも持たずに、タブララサを開始する。 しかし、これはしばしばサンプル効率を低下させ、環境との大量の相互作用を必要とする。 これは、エージェントがその能力を継続的に拡張する必要がある生涯学習環境において特に当てはまる。 本稿では,事前学習したタスク非依存言語モデルを用いて,目標条件付きRLエージェントをより効率的にサンプル化する方法を検討する。 異なるタスク間の転送学習を容易にすることで、これを実現します。 我々は,オブジェクトナビゲーションタスクのセットに対するアプローチを実験的に実証した。

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