論文の概要: Discovery of Options via Meta-Learned Subgoals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06741v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 19:50:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 16:12:08.711626
• Title: Discovery of Options via Meta-Learned Subgoals
• Title（参考訳）: meta-learned subgoalsによるオプションの発見
• Authors: Vivek Veeriah, Tom Zahavy, Matteo Hessel, Zhongwen Xu, Junhyuk Oh, Iurii Kemaev, Hado van Hasselt, David Silver, Satinder Singh
• Abstract要約: オプションの形での時間的抽象化は、強化学習(RL)エージェントの学習の高速化に役立つことが示されている。 マルチタスクRL環境で有用なオプションを発見するための新しいメタグラデーションアプローチを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.2160583043938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal abstractions in the form of options have been shown to help reinforcement learning (RL) agents learn faster. However, despite prior work on this topic, the problem of discovering options through interaction with an environment remains a challenge. In this paper, we introduce a novel meta-gradient approach for discovering useful options in multi-task RL environments. Our approach is based on a manager-worker decomposition of the RL agent, in which a manager maximises rewards from the environment by learning a task-dependent policy over both a set of task-independent discovered-options and primitive actions. The option-reward and termination functions that define a subgoal for each option are parameterised as neural networks and trained via meta-gradients to maximise their usefulness. Empirical analysis on gridworld and DeepMind Lab tasks show that: (1) our approach can discover meaningful and diverse temporally-extended options in multi-task RL domains, (2) the discovered options are frequently used by the agent while learning to solve the training tasks, and (3) that the discovered options help a randomly initialised manager learn faster in completely new tasks.
• Abstract（参考訳）: オプションの形での時間的抽象化は、強化学習(RL)エージェントの学習の高速化に役立つことが示されている。 しかしながら、このトピックに関する以前の取り組みにもかかわらず、環境とのインタラクションを通じて選択肢を見つける問題は依然として課題である。 本稿では,マルチタスクRL環境で有用な選択肢を発見するための新しいメタグラデーション手法を提案する。 私たちのアプローチは、RLエージェントのマネージャ-ワーカーの分解に基づいており、マネージャはタスクに依存しない発見オプションとプリミティブアクションの両方でタスク依存ポリシーを学び、環境からの報酬を最大化します。 各オプションのサブゴールを定義するoption-reward関数とterminate関数はニューラルネットワークとしてパラメータ化され、その有用性を最大化するためにメタ勾配を通じてトレーニングされる。 グリッドワールドとDeepMind Labタスクに関する実証分析では,(1)マルチタスクRLドメインにおける有意義で多様な時間的拡張オプションを発見できる,(2)トレーニングタスクの学習中にエージェントが頻繁に使用する,(3)ランダムに初期化したマネージャがまったく新しいタスクでより早く学習できる,といったことが示されている。

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