Fugu-MT 論文翻訳(概要): BabyAI 1.1

論文の概要: BabyAI 1.1

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12770v1
Date: Fri, 24 Jul 2020 21:19:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-07 05:46:12.917696
Title: BabyAI 1.1
Title（参考訳）: バビライ1.1
Authors: David Yu-Tung Hui, Maxime Chevalier-Boisvert, Dzmitry Bahdanau, Yoshua Bengio
Abstract要約: BabyAIは、接地された言語指示に従うためにエージェントを訓練する際のサンプル効率を測定するように設計されている。 BabyAI 1.1はエージェントのアーキテクチャを3つの小さな方法で改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 76.63345554569011
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The BabyAI platform is designed to measure the sample efficiency of training an agent to follow grounded-language instructions. BabyAI 1.0 presents baseline results of an agent trained by deep imitation or reinforcement learning. BabyAI 1.1 improves the agent's architecture in three minor ways. This increases reinforcement learning sample efficiency by up to 3 times and improves imitation learning performance on the hardest level from 77 % to 90.4 %. We hope that these improvements increase the computational efficiency of BabyAI experiments and help users design better agents.
Abstract（参考訳）: babyaiプラットフォームは、接地した言語指示に従うためにエージェントを訓練するサンプル効率を測定するために設計されている。 BabyAI 1.0は、深い模倣や強化学習によって訓練されたエージェントのベースライン結果を示す。 BabyAI 1.1はエージェントのアーキテクチャを3つの小さな方法で改善する。これにより強化学習サンプル効率が最大3倍向上し、最も難しいレベルの模倣学習性能が77%から90.4%に向上する。これらの改善により,BabyAI実験の計算効率が向上し,より優れたエージェントの設計が期待できる。

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