論文の概要: XLVIN: eXecuted Latent Value Iteration Nets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13146v2
• Date: Sun, 6 Dec 2020 16:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 04:13:57.638189
• Title: XLVIN: eXecuted Latent Value Iteration Nets
• Title（参考訳）: xlvin: 潜在価値イテレーションネットの実行
• Authors: Andreea Deac, Petar Veli\v{c}kovi\'c, Ognjen Milinkovi\'c, Pierre-Luc Bacon, Jian Tang, Mladen Nikoli\'c
• Abstract要約: VIN(Value Iteration Networks)は、深い強化学習に計画アルゴリズムを組み込む一般的な手法として登場した。 提案するXLVINは, 対照的な自己教師付き学習, グラフ表現学習, ニューラルアルゴリズム推論にまたがる最近の発展を総合して提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.535799331279417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Value Iteration Networks (VINs) have emerged as a popular method to incorporate planning algorithms within deep reinforcement learning, enabling performance improvements on tasks requiring long-range reasoning and understanding of environment dynamics. This came with several limitations, however: the model is not incentivised in any way to perform meaningful planning computations, the underlying state space is assumed to be discrete, and the Markov decision process (MDP) is assumed fixed and known. We propose eXecuted Latent Value Iteration Networks (XLVINs), which combine recent developments across contrastive self-supervised learning, graph representation learning and neural algorithmic reasoning to alleviate all of the above limitations, successfully deploying VIN-style models on generic environments. XLVINs match the performance of VIN-like models when the underlying MDP is discrete, fixed and known, and provides significant improvements to model-free baselines across three general MDP setups.
• Abstract（参考訳）: バリューイテレーションネットワーク(vins)は、深層強化学習に計画アルゴリズムを組み込む一般的な方法として登場し、長距離推論と環境ダイナミクスの理解を必要とするタスクのパフォーマンス改善を可能にしている。 しかし、このモデルは有意義な計画計算の実行にインセンティブを与えられず、基礎となる状態空間は離散的であると仮定され、マルコフ決定過程(MDP)は固定され、知られていると仮定される。 提案するeXecuted Latent Value Iteration Networks (XLVINs) は, 対照的な自己教師付き学習, グラフ表現学習, ニューラルネットワーク推論を対象とし, 上記の制限をすべて緩和し, VINスタイルのモデルを汎用環境に展開することに成功した。 XLVINは、基礎となるMDPが離散的、固定的、既知のときにVINライクなモデルのパフォーマンスと一致し、3つの一般的なMDPセットアップでモデルフリーのベースラインを大幅に改善する。

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