論文の概要: Smaller World Models for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05767v2
• Date: Tue, 2 Mar 2021 12:02:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 05:31:04.080592
• Title: Smaller World Models for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習のための小型世界モデル
• Authors: Jan Robine, Tobias Uelwer, Stefan Harmeling
• Abstract要約: ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)に基づく世界モデルのための新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 モデルフリーPPOエージェントは、世界モデルからのシミュレーション体験に基づいて純粋に訓練される。 我々はSimPLeアルゴリズムに匹敵する性能を示したが、我々のモデルははるかに小さい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sample efficiency remains a fundamental issue of reinforcement learning. Model-based algorithms try to make better use of data by simulating the environment with a model. We propose a new neural network architecture for world models based on a vector quantized-variational autoencoder (VQ-VAE) to encode observations and a convolutional LSTM to predict the next embedding indices. A model-free PPO agent is trained purely on simulated experience from the world model. We adopt the setup introduced by Kaiser et al. (2020), which only allows 100K interactions with the real environment. We apply our method on 36 Atari environments and show that we reach comparable performance to their SimPLe algorithm, while our model is significantly smaller.
• Abstract（参考訳）: サンプル効率は強化学習の基本的な問題である。 モデルベースのアルゴリズムは、モデルで環境をシミュレートすることで、データのより良い利用を試みる。 本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を用いた世界モデルのための新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 モデルフリーPPOエージェントは、世界モデルからのシミュレーション体験に基づいて純粋に訓練される。 我々はKaiserらによって導入されたセットアップ(2020)を採用し、実際の環境と100Kのインタラクションしかできない。 本手法を36 atari 環境に適用し,その単純なアルゴリズムに匹敵する性能が得られた。

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