論文の概要: Robust and Efficient Planning using Adaptive Entropy Tree Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06808v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 22:54:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 16:11:45.834551
• Title: Robust and Efficient Planning using Adaptive Entropy Tree Search
• Title（参考訳）: 適応エントロピー木探索を用いたロバストで効率的な計画法
• Authors: Piotr Kozakowski, Miko{\l}aj Pacek, Piotr Mi{\l}o\'s
• Abstract要約: Adaptive EntropyTree Search (ANTS)アルゴリズムを紹介します。 ANTSは、温度設定に対する感度 - その間違いなく大きな欠点を緩和しながら、最大エントロピー計画の最近の成功に基づいています。 ANTSには、計画ツリーのノードで指定された範囲のアクション選択エントロピーに一致するように温度を適応させるメカニズムがあります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7495213911983414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present the Adaptive EntropyTree Search (ANTS) algorithm. ANTS builds on recent successes of maximum entropy planning while mitigating its arguably major drawback - sensitivity to the temperature setting. We endow ANTS with a mechanism, which adapts the temperature to match a given range of action selection entropy in the nodes of the planning tree. With this mechanism, the ANTS planner enjoys remarkable hyper-parameter robustness, achieves high scores on the Atari benchmark, and is a capable component of a planning-learning loop akin to AlphaZero. We believe that all these features make ANTS a compelling choice for a general planner for complex tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Adaptive EntropyTree Search (ANTS)アルゴリズムを提案する。 ANTSは、温度設定に対する感度 - その間違いなく大きな欠点を緩和しながら、最大エントロピー計画の最近の成功に基づいています。 ANTSには、計画ツリーのノードで指定された範囲のアクション選択エントロピーに一致するように温度を適応させるメカニズムがあります。 このメカニズムにより、ANTSプランナーは目覚ましいハイパーパラメータの堅牢性を享受し、Atariベンチマークで高いスコアを獲得し、AlphaZeroに似た計画学習ループの有能なコンポーネントである。 これらの機能はすべて、複雑なタスクのための一般的なプランナーにとって魅力的な選択肢であると考えています。

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