論文の概要: Improved Context-Based Offline Meta-RL with Attention and Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10774v1
• Date: Mon, 22 Feb 2021 05:05:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 15:18:44.735261
• Title: Improved Context-Based Offline Meta-RL with Attention and Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 意識とコントラスト学習によるコンテキストベースオフラインメタRLの改良
• Authors: Lanqing Li, Yuanhao Huang, Dijun Luo
• Abstract要約: SOTA OMRLアルゴリズムの1つであるFOCALを、タスク内注意メカニズムとタスク間コントラスト学習目標を組み込むことで改善します。 理論解析と実験を行い、エンドツーエンドおよびモデルフリーの優れた性能、効率、堅牢性を実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3106063755117399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Meta-learning for offline reinforcement learning (OMRL) is an understudied problem with tremendous potential impact by enabling RL algorithms in many real-world applications. A popular solution to the problem is to infer task identity as augmented state using a context-based encoder, for which efficient learning of task representations remains an open challenge. In this work, we improve upon one of the SOTA OMRL algorithms, FOCAL, by incorporating intra-task attention mechanism and inter-task contrastive learning objectives for more effective task inference and learning of control. Theoretical analysis and experiments are presented to demonstrate the superior performance, efficiency and robustness of our end-to-end and model free method compared to prior algorithms across multiple meta-RL benchmarks.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(OMRL)のためのメタラーニングは、多くの実世界のアプリケーションでRLアルゴリズムを有効にすることで、潜在的に大きな影響を持つ。 この問題の一般的な解決策は、タスク表現の効率的な学習が依然としてオープンな課題であるコンテキストベースのエンコーダを用いて、タスクアイデンティティを拡張状態として推論することである。 本研究では,より効果的なタスク推論と制御学習のために,タスク内注目機構とタスク間コントラスト学習目標を組み込むことにより,SOTA OMRLアルゴリズムの1つであるFOOCALを改善した。 複数のメタRLベンチマークにおける先行アルゴリズムと比較して、エンドツーエンドおよびモデルフリー手法の優れた性能、効率、堅牢性を示すため、理論的解析および実験を行った。

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