論文の概要: Language Inference with Multi-head Automata through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10141v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 09:11:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 07:48:08.687776
• Title: Language Inference with Multi-head Automata through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるマルチヘッドオートマタによる言語推論
• Authors: Alper \c{S}ekerci, \"Ozlem Salehi
• Abstract要約: 6つの異なる言語が強化学習問題として定式化されている。 エージェントは単純なマルチヘッドオートマトンとしてモデル化される。 遺伝的アルゴリズムは一般にQ学習アルゴリズムよりも優れている。
• 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: The purpose of this paper is to use reinforcement learning to model learning agents which can recognize formal languages. Agents are modeled as simple multi-head automaton, a new model of finite automaton that uses multiple heads, and six different languages are formulated as reinforcement learning problems. Two different algorithms are used for optimization. First algorithm is Q-learning which trains gated recurrent units to learn optimal policies. The second one is genetic algorithm which searches for the optimal solution by using evolution inspired operations. The results show that genetic algorithm performs better than Q-learning algorithm in general but Q-learning algorithm finds solutions faster for regular languages.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,形式言語を認識できるモデル学習エージェントとして強化学習を利用することである。 エージェントは単純なマルチヘッドオートマトンとしてモデル化され、複数のヘッドを使用する有限オートマトンの新しいモデルであり、6つの異なる言語は強化学習問題として定式化されている。 最適化には2つの異なるアルゴリズムが用いられる。 第一のアルゴリズムはQラーニングであり、反復単位を訓練して最適なポリシーを学ぶ。 2つ目は遺伝的アルゴリズムで、進化に触発された操作を用いて最適解を探索する。 その結果、遺伝的アルゴリズムは一般のQ学習アルゴリズムよりも優れた性能を示すが、Q学習アルゴリズムは正規言語ではより高速な解を求める。

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