論文の概要: Fast Reinforcement Learning with Incremental Gaussian Mixture Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00702v1
• Date: Mon, 2 Nov 2020 03:18:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 10:47:10.560163
• Title: Fast Reinforcement Learning with Incremental Gaussian Mixture Models
• Title（参考訳）: インクリメンタルガウス混合モデルを用いた高速強化学習
• Authors: Rafael Pinto
• Abstract要約: Incrmental Gaussian Mixture Network (IGMN)と呼ばれる単一パスから学習可能なオンラインおよびインクリメンタルなアルゴリズムが、結合状態とQ値空間のためのサンプル効率関数近似器として採用された。 IGMN関数近似器の使用は、勾配降下法で訓練された従来のニューラルネットワークと比較して、強化学習に重要な利点をもたらすことが観察された。
• 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: This work presents a novel algorithm that integrates a data-efficient function approximator with reinforcement learning in continuous state spaces. An online and incremental algorithm capable of learning from a single pass through data, called Incremental Gaussian Mixture Network (IGMN), was employed as a sample-efficient function approximator for the joint state and Q-values space, all in a single model, resulting in a concise and data-efficient algorithm, i.e., a reinforcement learning algorithm that learns from very few interactions with the environment. Results are analyzed to explain the properties of the obtained algorithm, and it is observed that the use of the IGMN function approximator brings some important advantages to reinforcement learning in relation to conventional neural networks trained by gradient descent methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,連続状態空間における強化学習とデータ効率のよい関数近似器を統合する新しいアルゴリズムを提案する。 Incrmental Gaussian Mixture Network (IGMN)と呼ばれる単一パスから学習可能なオンラインおよびインクリメンタルなアルゴリズムが、結合状態とQ値空間のためのサンプル効率関数近似器として1つのモデルで採用され、その結果、簡潔でデータ効率のよいアルゴリズム、すなわち環境とのほとんど相互作用から学習する強化学習アルゴリズムとなった。 結果から得られたアルゴリズムの特性を解析し,igmn関数近似器を用いることで,従来の勾配降下法で学習されたニューラルネットワークとの関係において強化学習にいくつかの重要な利点が期待できることがわかった。

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