論文の概要: Adaptive Rational Activations to Boost Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09407v4
• Date: Mon, 4 Mar 2024 15:22:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 04:39:13.902936
• Title: Adaptive Rational Activations to Boost Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習を促進する適応的合理的アクティベーション
• Authors: Quentin Delfosse, Patrick Schramowski, Martin Mundt, Alejandro Molina and Kristian Kersting
• Abstract要約: 我々は、合理的が適応可能なアクティベーション機能に適合する理由と、ニューラルネットワークへの含意が重要である理由を動機付けている。 人気アルゴリズムに(繰り返しの)アクティベーションを組み込むことで,アタリゲームにおいて一貫した改善がもたらされることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.16798866331152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Latest insights from biology show that intelligence not only emerges from the connections between neurons but that individual neurons shoulder more computational responsibility than previously anticipated. This perspective should be critical in the context of constantly changing distinct reinforcement learning environments, yet current approaches still primarily employ static activation functions. In this work, we motivate why rationals are suitable for adaptable activation functions and why their inclusion into neural networks is crucial. Inspired by recurrence in residual networks, we derive a condition under which rational units are closed under residual connections and formulate a naturally regularised version: the recurrent-rational. We demonstrate that equipping popular algorithms with (recurrent-)rational activations leads to consistent improvements on Atari games, especially turning simple DQN into a solid approach, competitive to DDQN and Rainbow.
• Abstract（参考訳）: 生物学の最近の知見は、知性はニューロン間の接続から生じるだけでなく、個々のニューロンが以前予想されていたよりも計算責任を担っていることを示している。 この観点は、異なる強化学習環境を常に変化させる状況において重要であるが、現在のアプローチでは、主に静的アクティベーション関数を使用している。 本研究では,適応型アクティベーション関数に合理性が適している理由と,それらのニューラルネットワークへの包含が重要である理由について述べる。 残差ネットワークの繰り返しに着想を得て、有理単位が残差接続の下で閉じている条件を導出し、自然な正則化(recurrent-rational)を定式化する。 我々は,Atariゲームにおいて,(繰り返しの)アクティベーションを伴う人気アルゴリズムの装備が一貫した改善をもたらし,特に単純なDQNをDDQNやRainbowと競合する固いアプローチに変換することを実証した。

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