Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scaling Multi-Agent Reinforcement Learning with Selective Parameter Sharing

論文の概要: Scaling Multi-Agent Reinforcement Learning with Selective Parameter Sharing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07475v1
Date: Mon, 15 Feb 2021 11:33:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-02-16 15:19:30.924177
Title: Scaling Multi-Agent Reinforcement Learning with Selective Parameter Sharing
Title（参考訳）: 選択パラメータ共有によるマルチエージェント強化学習のスケーリング
Authors: Filippos Christianos, Georgios Papoudakis, Arrasy Rahman, Stefano V. Albrecht
Abstract要約: 深層強化学習におけるパラメータの共有は、アルゴリズムを多数のエージェントに拡張する上で重要な役割を担っている。しかし、全てのエージェントが同じパラメータを共有することは、学習に有害な影響を及ぼす可能性がある。それらの能力と目標に基づいて,パラメータを分割することで,パラメータ共有の恩恵を受けるエージェントを自動的に特定する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.855663359344748
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Sharing parameters in multi-agent deep reinforcement learning has played an essential role in allowing algorithms to scale to a large number of agents. Parameter sharing between agents significantly decreases the number of trainable parameters, shortening training times to tractable levels, and has been linked to more efficient learning. However, having all agents share the same parameters can also have a detrimental effect on learning. We demonstrate the impact of parameter sharing methods on training speed and converged returns, establishing that when applied indiscriminately, their effectiveness is highly dependent on the environment. Therefore, we propose a novel method to automatically identify agents which may benefit from sharing parameters by partitioning them based on their abilities and goals. Our approach combines the increased sample efficiency of parameter sharing with the representational capacity of multiple independent networks to reduce training time and increase final returns.
Abstract（参考訳）: 多エージェント深部強化学習におけるパラメータの共有は,アルゴリズムを多数のエージェントに拡張する上で重要な役割を担っている。エージェント間のパラメータ共有は、トレーニング可能なパラメータの数を大幅に減少させ、トレーニング時間をトラクタブルレベルに短縮し、より効率的な学習に結びついている。しかし、全てのエージェントが同じパラメータを共有することは、学習に有害な影響を及ぼす可能性がある。パラメータ共有手法が学習速度と収束リターンに与える影響を実証し,無差別に適用した場合,その効果は環境に大きく依存することを示した。そこで本研究では,その能力と目標に基づいてパラメータを分割することで,パラメータ共有の恩恵を受けるエージェントを自動的に特定する手法を提案する。提案手法は,パラメータ共有のサンプル効率の向上と,複数の独立ネットワークの表現能力の併用により,トレーニング時間を短縮し,最終的なリターンを増大させる。

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