Fugu-MT 論文翻訳(概要): LTL2Action: Generalizing LTL Instructions for Multi-Task RL

論文の概要: LTL2Action: Generalizing LTL Instructions for Multi-Task RL

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06858v1
Date: Sat, 13 Feb 2021 04:05:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-17 09:27:51.749594
Title: LTL2Action: Generalizing LTL Instructions for Multi-Task RL
Title（参考訳）: LTL2Action:マルチタスクRLのためのLTL命令の一般化
Authors: Pashootan Vaezipoor, Andrew Li, Rodrigo Toro Icarte, Sheila McIlraith
Abstract要約: 我々は,マルチタスク環境における指示に従うために,深層強化学習(RL)エージェントを指導する問題に対処する。我々は、ドメイン固有の語彙を用いて命令を指定するために、よく知られた形式言語(線形時間論理(LTL))を用いる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.245018630914216
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We address the problem of teaching a deep reinforcement learning (RL) agent to follow instructions in multi-task environments. We employ a well-known formal language -- linear temporal logic (LTL) -- to specify instructions, using a domain-specific vocabulary. We propose a novel approach to learning that exploits the compositional syntax and the semantics of LTL, enabling our RL agent to learn task-conditioned policies that generalize to new instructions, not observed during training. The expressive power of LTL supports the specification of a diversity of complex temporally extended behaviours that include conditionals and alternative realizations. Experiments on discrete and continuous domains demonstrate the strength of our approach in learning to solve (unseen) tasks, given LTL instructions.
Abstract（参考訳）: 我々は,マルチタスク環境における指示に従うために,深層強化学習(RL)エージェントを指導する問題に対処する。我々は、ドメイン固有の語彙を用いて命令を指定するために、よく知られた形式言語(線形時間論理(LTL))を用いる。 LTLの構成構文とセマンティクスを活用する新しい学習アプローチを提案し、RLエージェントはトレーニング中に観察されない新しい指示に一般化するタスクコンディショニングポリシーを学ぶことができます。 LTLの表現力は、条件や代替実現を含む複雑な時間的拡張行動の多様性の仕様をサポートする。離散的かつ連続的な領域の実験は、LTL命令が与えられた場合の(目に見えない)タスクを学習する際のアプローチの強みを実証する。

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