論文の概要: Importance Weighted Policy Learning and Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04875v2
• Date: Fri, 4 Jun 2021 13:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 02:34:01.765424
• Title: Importance Weighted Policy Learning and Adaptation
• Title（参考訳）: 重要度重み付け政策学習と適応
• Authors: Alexandre Galashov, Jakub Sygnowski, Guillaume Desjardins, Jan Humplik, Leonard Hasenclever, Rae Jeong, Yee Whye Teh, Nicolas Heess
• Abstract要約: 政治外学習の最近の進歩の上に構築された,概念的にシンプルで,汎用的で,モジュール的な補完的アプローチについて検討する。 このフレームワークは確率論的推論文学のアイデアにインスパイアされ、堅牢な非政治学習と事前の行動を組み合わせる。 提案手法は,メタ強化学習ベースラインと比較して,ホールドアウトタスクにおける競合適応性能を実現し,複雑なスパース・リワードシナリオにスケールすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.46467771037054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to exploit prior experience to solve novel problems rapidly is a hallmark of biological learning systems and of great practical importance for artificial ones. In the meta reinforcement learning literature much recent work has focused on the problem of optimizing the learning process itself. In this paper we study a complementary approach which is conceptually simple, general, modular and built on top of recent improvements in off-policy learning. The framework is inspired by ideas from the probabilistic inference literature and combines robust off-policy learning with a behavior prior, or default behavior that constrains the space of solutions and serves as a bias for exploration; as well as a representation for the value function, both of which are easily learned from a number of training tasks in a multi-task scenario. Our approach achieves competitive adaptation performance on hold-out tasks compared to meta reinforcement learning baselines and can scale to complex sparse-reward scenarios.
• Abstract（参考訳）: 新たな問題を迅速に解決するための事前経験を活用する能力は、生物学的学習システムの目印であり、人工的なシステムにとって非常に重要なものである。 近年のメタ強化学習文献では、学習プロセス自体を最適化する問題に焦点が当てられている。 本稿では,近年の政治外学習の改善に基いて,概念的にシンプルで汎用的でモジュール化された補完的アプローチについて検討する。 このフレームワークは確率論的推論文学のアイデアにインスパイアされ、堅牢で非政治的な学習と、ソリューションの空間を制約し、探索のバイアスとなるデフォルトの行動とを組み合わせる。 提案手法は,メタ強化学習ベースラインと比較して,ホールドアウトタスクにおける競合適応性能を達成し,複雑なスパースリワードシナリオにスケールすることができる。

関連論文リスト

• I Know How: Combining Prior Policies to Solve New Tasks [17.214443593424498]
  マルチタスク強化学習は、継続的に進化し、新しいシナリオに適応できるエージェントを開発することを目的としている。 新しいタスクごとにスクラッチから学ぶことは、実行可能な、あるいは持続可能な選択肢ではない。 我々は、共通の形式を提供する新しいフレームワーク、I Know Howを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T08:44:51Z)
• Hierarchically Structured Task-Agnostic Continual Learning [0.0]
  本研究では,連続学習のタスク非依存的な視点を取り入れ,階層的情報理論の最適性原理を考案する。 我々は,情報処理経路の集合を作成することで,忘れを緩和する,Mixture-of-Variational-Experts層と呼ばれるニューラルネットワーク層を提案する。 既存の連続学習アルゴリズムのようにタスク固有の知識を必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T19:53:15Z)
• On the Effectiveness of Fine-tuning Versus Meta-reinforcement Learning [71.55412580325743]
  本稿では,新しいタスクを微調整したマルチタスク事前学習がメタテスト時間適応によるメタ事前学習と同等かそれ以上に機能することを示す。 マルチタスク事前学習はメタRLよりもシンプルで計算的に安価である傾向があるため、これは将来の研究を奨励している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T13:24:00Z)
• Adaptive Policy Transfer in Reinforcement Learning [9.594432031144715]
  我々は,対象タスクの解法を学ぶために,ソースポリシーを適応させる「適応から学習」可能な原則的メカニズムを導入する。 提案手法は適応と探索から学習をシームレスに組み合わせることを学び、堅牢な政策伝達アルゴリズムに導くことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-10T22:42:03Z)
• Behavior Priors for Efficient Reinforcement Learning [97.81587970962232]
  本稿では,情報とアーキテクチャの制約を,確率論的モデリング文献のアイデアと組み合わせて行動の事前学習を行う方法について考察する。 このような潜伏変数の定式化が階層的強化学習(HRL)と相互情報と好奇心に基づく目的との関係について論じる。 シミュレーションされた連続制御領域に適用することで,フレームワークの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T13:17:18Z)
• Concept Learners for Few-Shot Learning [76.08585517480807]
  本研究では,人間の解釈可能な概念次元に沿って学習することで,一般化能力を向上させるメタ学習手法であるCOMETを提案する。 我々は,細粒度画像分類,文書分類,セルタイプアノテーションなど,さまざまな領域からの少数ショットタスクによるモデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T22:04:17Z)
• Meta-Reinforcement Learning Robust to Distributional Shift via Model Identification and Experience Relabeling [126.69933134648541]
  本稿では,テスト時にアウト・オブ・ディストリビューション・タスクに直面した場合に,効率よく外挿できるメタ強化学習アルゴリズムを提案する。 我々の手法は単純な洞察に基づいており、動的モデルが非政治データに効率的かつ一貫して適応可能であることを認識している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-12T13:34:46Z)
• Revisiting Meta-Learning as Supervised Learning [69.2067288158133]
  メタラーニングと従来の教師付き学習の関連性を再考し,強化することで,原則的,統一的なフレームワークの提供を目指す。 タスク固有のデータセットとターゲットモデルを(機能、ラベル)サンプルとして扱うことで、多くのメタ学習アルゴリズムを教師付き学習のインスタンスに還元することができる。 この視点は、メタラーニングを直感的で実践的なフレームワークに統一するだけでなく、教師付き学習から直接洞察を伝達してメタラーニングを改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T06:13:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。