論文の概要: ACDER: Augmented Curiosity-Driven Experience Replay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08027v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 15:27:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 00:49:39.146683
• Title: ACDER: Augmented Curiosity-Driven Experience Replay
• Title（参考訳）: ACDER: 好奇心駆動体験リプレイの強化
• Authors: Boyao Li, Tao Lu, Jiayi Li, Ning Lu, Yinghao Cai, Shuo Wang
• Abstract要約: Augmented Curiosity-Driven Experience Replay (ACDER) という新しい手法を提案する。 ACDERは新しい目標指向の好奇心を駆使して、エージェントが新しいタスク関連状態をより意図的に追求するよう促す。 Reach、Push、Pick&Place、Multi-step Pushの4つの挑戦的なロボット操作タスクの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.755555854030412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exploration in environments with sparse feedback remains a challenging research problem in reinforcement learning (RL). When the RL agent explores the environment randomly, it results in low exploration efficiency, especially in robotic manipulation tasks with high dimensional continuous state and action space. In this paper, we propose a novel method, called Augmented Curiosity-Driven Experience Replay (ACDER), which leverages (i) a new goal-oriented curiosity-driven exploration to encourage the agent to pursue novel and task-relevant states more purposefully and (ii) the dynamic initial states selection as an automatic exploratory curriculum to further improve the sample-efficiency. Our approach complements Hindsight Experience Replay (HER) by introducing a new way to pursue valuable states. Experiments conducted on four challenging robotic manipulation tasks with binary rewards, including Reach, Push, Pick&Place and Multi-step Push. The empirical results show that our proposed method significantly outperforms existing methods in the first three basic tasks and also achieves satisfactory performance in multi-step robotic task learning.
• Abstract（参考訳）: 緩やかなフィードバックを持つ環境での探索は、強化学習(RL)において難しい研究課題である。 rlエージェントがランダムに環境を探索すると、特に高次元の連続状態と動作空間を持つロボット操作タスクにおいて、探索効率が低下する。 本稿では,Augmented Curiosity-Driven Experience Replay(ACDER)と呼ばれる新しい手法を提案する。 一 目的志向の好奇心を駆使した新規・課題関連国家の追求を奨励する新たな探究 (ii)サンプル効率をさらに向上させるための自動探索カリキュラムとしての動的初期状態選択。 我々のアプローチは、価値ある状態を追求する新しい方法を導入することで、HER(Hindsight Experience Replay)を補完します。 Reach、Push、Pick&Place、Multi-step Pushの4つの挑戦的なロボット操作タスクの実験を行った。 実験の結果,提案手法は,最初の3つの基本課題において既存の手法を著しく上回り,多段階のロボットタスク学習において良好な性能を発揮することが示された。

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