論文の概要: Improving Reinforcement Learning with Human Assistance: An Argument for Human Subject Studies with HIPPO Gym

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02639v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 12:56:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-06 01:13:17.671129
• Title: Improving Reinforcement Learning with Human Assistance: An Argument for Human Subject Studies with HIPPO Gym
• Title（参考訳）: ヒトアシスタンスによる強化学習の改善:HIPPOジムによる人身学習の議論
• Authors: Matthew E. Taylor, Nicholas Nissen, Yuan Wang, Neda Navidi
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、ゲームプレイ、ロボティクス制御、その他のシーケンシャルな意思決定タスクのための一般的な機械学習パラダイムである。 本稿では,オープンソースRLフレームワークであるHuman Input Parsing Platform for Openai Gym(HIPPO Gym)を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.4215863934377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) is a popular machine learning paradigm for game playing, robotics control, and other sequential decision tasks. However, RL agents often have long learning times with high data requirements because they begin by acting randomly. In order to better learn in complex tasks, this article argues that an external teacher can often significantly help the RL agent learn. OpenAI Gym is a common framework for RL research, including a large number of standard environments and agents, making RL research significantly more accessible. This article introduces our new open-source RL framework, the Human Input Parsing Platform for Openai Gym (HIPPO Gym), and the design decisions that went into its creation. The goal of this platform is to facilitate human-RL research, again lowering the bar so that more researchers can quickly investigate different ways that human teachers could assist RL agents, including learning from demonstrations, learning from feedback, or curriculum learning.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)は、ゲームプレイ、ロボット制御、およびその他の連続的な決定タスクのための一般的な機械学習パラダイムです。 しかし、rlエージェントはランダムに振る舞うことから、長い学習時間と高いデータ要求を持つことが多い。 複雑なタスクをよりよく学習するために、本稿では、外部の教師がRLエージェントの学習に大いに役立つことを論じる。 OpenAI Gymは、多数の標準環境やエージェントを含むRL研究の一般的なフレームワークであり、RL研究が大幅にアクセスしやすくなります。 この記事では、新しいオープンソースRLフレームワーク、Openai Gym(HIPPO Gym)のためのヒューマン入力解析プラットフォーム、およびその作成に行われた設計決定について紹介します。 このプラットフォームの目的は、人間-RLの研究を促進することであり、またバーを下げることで、より多くの研究者が人間の教師がRLエージェントを支援できる様々な方法を探ることができる。

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