論文の概要: Towards Sample Efficient Agents through Algorithmic Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03229v5
• Date: Thu, 21 Oct 2021 09:28:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 00:35:57.365617
• Title: Towards Sample Efficient Agents through Algorithmic Alignment
• Title（参考訳）: アルゴリズムアライメントによる効率的なエージェントの探索
• Authors: Mingxuan Li, Michael L. Littman
• Abstract要約: 我々は深層グラフ価値ネットワーク(DeepGV)を,深部強化学習エージェントのサンプル複雑性を回避するための有望な手法として提案し,検討する。 主な考え方は、エージェントは動的プログラミングのような構造化された非神経ネットワークアルゴリズムでガイドされるべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.23741737716188
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose and explore Deep Graph Value Network (DeepGV) as a promising method to work around sample complexity in deep reinforcement-learning agents using a message-passing mechanism. The main idea is that the agent should be guided by structured non-neural-network algorithms like dynamic programming. According to recent advances in algorithmic alignment, neural networks with structured computation procedures can be trained efficiently. We demonstrate the potential of graph neural network in supporting sample efficient learning by showing that Deep Graph Value Network can outperform unstructured baselines by a large margin in solving the Markov Decision Process (MDP). We believe this would open up a new avenue for structured agent design. See https://github.com/drmeerkat/Deep-Graph-Value-Network for the code.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Deep Graph Value Network (DeepGV) を,メッセージパッシング機構を用いた深層強化学習エージェントのサンプル複雑性を回避するための有望な手法として提案する。 主な考え方は、エージェントは動的プログラミングのような構造化された非神経ネットワークアルゴリズムでガイドされるべきである。 最近のアルゴリズムアライメントの進歩により、構造化された計算手順を持つニューラルネットワークを効率的に訓練することができる。 我々は,Deep Graph Value Networkがマルコフ決定過程(MDP)の解法において,非構造化ベースラインをはるかに上回っていることを示すことによって,サンプル効率のよい学習を支援するグラフニューラルネットワークの可能性を示す。 これは、構造化エージェント設計のための新しい道を開くと信じています。 コードについてはhttps://github.com/drmeerkat/deep-Graph-Value-Networkを参照。

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