Fugu-MT 論文翻訳(概要): Domain Adversarial Reinforcement Learning

論文の概要: Domain Adversarial Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07097v1
Date: Sun, 14 Feb 2021 07:58:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-16 16:10:08.924230
Title: Domain Adversarial Reinforcement Learning
Title（参考訳）: ドメイン・Adversarial Reinforcement Learning
Authors: Bonnie Li, Vincent Fran\c{c}ois-Lavet, Thang Doan, Joelle Pineau
Abstract要約: 我々は,観察の視覚的側面が異なる強化学習における一般化の問題を考える。エージェントの性能は、MDP分布から引き出された新しい未知のテストドメインに報告される。このアプローチは、新しい未確認領域への大幅な一般化の改善を可能にすることを実証的に示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.21155002604856
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the problem of generalization in reinforcement learning where visual aspects of the observations might differ, e.g. when there are different backgrounds or change in contrast, brightness, etc. We assume that our agent has access to only a few of the MDPs from the MDP distribution during training. The performance of the agent is then reported on new unknown test domains drawn from the distribution (e.g. unseen backgrounds). For this "zero-shot RL" task, we enforce invariance of the learned representations to visual domains via a domain adversarial optimization process. We empirically show that this approach allows achieving a significant generalization improvement to new unseen domains.
Abstract（参考訳）: 我々は、観察の視覚的側面が異なる強化学習における一般化の問題を考える。異なる背景がある場合、またはコントラスト、明るさなどの変化がある場合。我々のエージェントは、トレーニング中にMDP分布からわずか数個のMDPにしかアクセスできないと仮定する。エージェントの性能は、分布から引き出された新しい未知のテストドメインに報告される(例)。目立たない背景)。この「ゼロショットRL」タスクでは、学習した表現をドメイン逆最適化プロセスを介して視覚領域に分散させる。このアプローチは、新しい未確認領域への大幅な一般化の改善を可能にすることを実証的に示す。

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