論文の概要: Learning Transition Models with Time-delayed Causal Relations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01593v1
• Date: Tue, 4 Aug 2020 14:35:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 23:48:08.395059
• Title: Learning Transition Models with Time-delayed Causal Relations
• Title（参考訳）: 時間遅れ因果関係を持つ学習遷移モデル
• Authors: Junchi Liang and Abdeslam Boularias
• Abstract要約: 提案アルゴリズムはまずマルコフの仮定による観測を予測した。 隠された変数は、関連する過去の出来事を追跡するメモリユニットである。 シミュレーションおよび実際のロボットタスクの実験は、この手法が現在の技術よりも大幅に改善されていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.494609199646813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces an algorithm for discovering implicit and delayed causal relations between events observed by a robot at arbitrary times, with the objective of improving data-efficiency and interpretability of model-based reinforcement learning (RL) techniques. The proposed algorithm initially predicts observations with the Markov assumption, and incrementally introduces new hidden variables to explain and reduce the stochasticity of the observations. The hidden variables are memory units that keep track of pertinent past events. Such events are systematically identified by their information gains. The learned transition and reward models are then used for planning. Experiments on simulated and real robotic tasks show that this method significantly improves over current RL techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデルベース強化学習(rl)手法のデータ効率と解釈性の向上を目的として,ロボットが任意のタイミングで観測する事象の暗黙的因果関係と遅延因果関係を探索するアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムはまずマルコフの仮定で観測を予測し、観測の確率性を説明・低減するために新しい隠れ変数を漸進的に導入する。 隠れた変数は、関連する過去のイベントを追跡するメモリユニットである。 このようなイベントは、情報ゲインによって体系的に識別される。 学習した移行モデルと報酬モデルが計画に使用される。 シミュレーションおよび実際のロボットタスクの実験は、この手法が現在のRL技術よりも大幅に改善されていることを示している。

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