論文の概要: Explore the Context: Optimal Data Collection for Context-Conditional
Dynamics Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11394v1
- Date: Mon, 22 Feb 2021 22:52:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-24 14:03:30.033476
- Title: Explore the Context: Optimal Data Collection for Context-Conditional
Dynamics Models
- Title（参考訳）: コンテキストを探索する:コンテキスト条件ダイナミクスモデルのための最適データ収集
- Authors: Jan Achterhold and Joerg Stueckler
- Abstract要約: 特性の異なる動的系のパラメータ化ファミリのダイナミクスモデルを学ぶ。
我々は、限られた数の環境相互作用に対して、与えられたシステムを最適に探索するアクションシーケンスを計算する。
非線形トイプロブレムと2つの有名な強化学習環境における探索手法の有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.66512000865131
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we learn dynamics models for parametrized families of
dynamical systems with varying properties. The dynamics models are formulated
as stochastic processes conditioned on a latent context variable which is
inferred from observed transitions of the respective system. The probabilistic
formulation allows us to compute an action sequence which, for a limited number
of environment interactions, optimally explores the given system within the
parametrized family. This is achieved by steering the system through
transitions being most informative for the context variable. We demonstrate the
effectiveness of our method for exploration on a non-linear toy-problem and two
well-known reinforcement learning environments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,特性の異なる動的系のパラメータ化族のダイナミクスモデルについて検討する。
力学モデルは、各系の観測された遷移から推定される潜在コンテキスト変数に基づく確率過程として定式化される。
確率的定式化により、限られた数の環境相互作用に対して、パラメトリズドファミリー内の与えられたシステムを最適に探索するアクションシーケンスを計算できる。
これは、コンテキスト変数に対して最も有益な遷移を通じてシステムをステアリングすることで達成される。
非線形トイプロブレムと2つの有名な強化学習環境における探索手法の有効性を実証する。
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