論文の概要: DyNODE: Neural Ordinary Differential Equations for Dynamics Modeling in Continuous Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04278v1
• Date: Wed, 9 Sep 2020 12:56:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 09:15:16.930926
• Title: DyNODE: Neural Ordinary Differential Equations for Dynamics Modeling in Continuous Control
• Title（参考訳）: DyNODE:連続制御におけるダイナミクスモデリングのためのニューラル正規微分方程式
• Authors: Victor M. Martinez Alvarez and Rare\c{s} Ro\c{s}ca and Cristian G. F\u{a}lcu\c{t}escu
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル常微分方程式の枠組みに制御を組み込むことにより,システムの基盤となる力学を捉える新しい手法を提案する。 以上の結果から,アクター批判強化学習アルゴリズムと組み合わせた単純なDyNODEアーキテクチャが,標準ニューラルネットワークより優れていることが示唆された。
• 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: We present a novel approach (DyNODE) that captures the underlying dynamics of a system by incorporating control in a neural ordinary differential equation framework. We conduct a systematic evaluation and comparison of our method and standard neural network architectures for dynamics modeling. Our results indicate that a simple DyNODE architecture when combined with an actor-critic reinforcement learning (RL) algorithm that uses model predictions to improve the critic's target values, outperforms canonical neural networks, both in sample efficiency and predictive performance across a diverse range of continuous tasks that are frequently used to benchmark RL algorithms. This approach provides a new avenue for the development of models that are more suited to learn the evolution of dynamical systems, particularly useful in the context of model-based reinforcement learning. To assist related work, we have made code available at https://github.com/vmartinezalvarez/DyNODE .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラル常微分方程式の枠組みに制御を組み込むことにより,システムの基盤となるダイナミクスを捉える新しいアプローチ(dynode)を提案する。 我々は動的モデリングのための手法と標準ニューラルネットワークアーキテクチャの体系的評価と比較を行う。 結果は,モデル予測を用いて批判者の目標値を改善する,アクター-批判的強化学習(rl)アルゴリズムと組み合わせた単純なdynodeアーキテクチャが,rlアルゴリズムのベンチマークに頻繁に使用されるさまざまな連続タスクにおいて,サンプル効率と予測性能の両方において,正準ニューラルネットワークよりも優れていることを示している。 このアプローチは、特にモデルに基づく強化学習の文脈で有用である、動的システムの進化を学ぶのにより適したモデルの開発のための新しい道を提供する。 関連作業を支援するため、https://github.com/vmartinezalvarez/DyNODE でコードを公開しました。

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