論文の概要: Robust Deep Reinforcement Learning via Multi-View Information Bottleneck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13268v1
• Date: Fri, 26 Feb 2021 02:24:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-02 03:07:53.711677
• Title: Robust Deep Reinforcement Learning via Multi-View Information Bottleneck
• Title（参考訳）: 多視点情報ボトルネックによるロバスト深層強化学習
• Authors: Jiameng Fan, Wenchao Li
• Abstract要約: マルチビュー情報ボトルネック(MIB)の原理に基づく補助目標を提案する。 これにより、未来を予測的かつタスク非関連な気遣いに敏感な学習表現が促進される。 背景が自然な映像に置き換えられた場合でも、視覚制御の課題に対してSOTAの性能を発揮できることを実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.188571996124112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) agents are often sensitive to visual changes that were unseen in their training environments. To address this problem, we introduce a robust representation learning approach for RL. We introduce an auxiliary objective based on the multi-view information bottleneck (MIB) principle which encourages learning representations that are both predictive of the future and less sensitive to task-irrelevant distractions. This enables us to train high-performance policies that are robust to visual distractions and can generalize to unseen environments. We demonstrate that our approach can achieve SOTA performance on challenging visual control tasks, even when the background is replaced with natural videos. In addition, we show that our approach outperforms well-established baselines on generalization to unseen environments using the large-scale Procgen benchmark.
• Abstract（参考訳）: 深部強化学習(DRL)エージェントは、トレーニング環境では目に見えない視覚変化に敏感であることが多い。 この問題に対処するために,RLのための頑健な表現学習手法を提案する。 マルチビュー情報ボトルネック(MIB)原則に基づく補助目標を導入し、将来の予測的であり、タスクに関係しない気晴らしに敏感な学習表現を促進する。 これにより、視覚的な気晴らしに強く、目に見えない環境に一般化できる高性能ポリシーをトレーニングできます。 背景が自然な映像に置き換えられた場合でも、視覚制御の課題に対してSOTAの性能を発揮できることを実証します。 さらに,本手法は,大規模Procgenベンチマークを用いて,未知の環境への一般化の基盤となることを実証した。

関連論文リスト

• Learning Latent Dynamic Robust Representations for World Models [9.806852421730165]
  Visual Model-Based Reinforcement Learning (MBL)は、環境の基盤となるダイナミクスに関する知識をエージェントに伝えることを約束する。 ドリーマーのような時空エージェントは、観測空間に無関係なノイズが存在する場合、しばしば視覚的なピクセルベースの入力に苦しむ。 本研究では,世界モデルにおけるタスク固有の環境の内在的側面を捉えるために,アテンポ的マスキング戦略と潜在的再構築を併用して適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T06:28:42Z)
• Vision-Language Models Provide Promptable Representations for Reinforcement Learning [67.40524195671479]
  視覚言語モデル(VLM)に符号化された多量の一般知識と索引可能な世界知識をインターネット規模で事前学習して具体的強化学習(RL)を行う新しい手法を提案する。 提案手法では,共通意味的推論の表現にチェーン・オブ・シントを用いることで,新規シーンのポリシー性能を1.5倍向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T00:48:56Z)
• Sequential Action-Induced Invariant Representation for Reinforcement Learning [1.2046159151610263]
  視覚的障害を伴う高次元観察からタスク関連状態表現を正確に学習する方法は、視覚的強化学習において難しい問題である。 本稿では,逐次動作の制御信号に従うコンポーネントのみを保持するために,補助学習者によってエンコーダを最適化した逐次行動誘発不変表現(SAR)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T05:31:55Z)
• ALP: Action-Aware Embodied Learning for Perception [60.64801970249279]
  認知のための行動認識型身体学習(ALP)について紹介する。 ALPは、強化学習ポリシーと逆ダイナミクス予測目標を最適化することにより、行動情報を表現学習に組み込む。 ALPは、複数の下流認識タスクにおいて、既存のベースラインよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T21:51:04Z)
• VIBR: Learning View-Invariant Value Functions for Robust Visual Control [3.2307366446033945]
  VIBR (View-Invariant Bellman Residuals) は、マルチビュートレーニングと不変予測を組み合わせて、RLベースのビジュモータ制御における分配ギャップを削減する手法である。 視覚摂動の高い複雑なビジュオモータ制御環境において,VIBRは既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T14:37:34Z)
• Predictive Experience Replay for Continual Visual Control and Forecasting [62.06183102362871]
  視覚力学モデリングのための新しい連続学習手法を提案し,その視覚制御と予測における有効性について検討する。 まず,タスク固有のダイナミクスをガウスの混合で学習する混合世界モデルを提案し,その上で,破滅的な忘れを克服するための新たなトレーニング戦略を提案する。 我々のモデルは,DeepMind Control と Meta-World のベンチマークにおいて,既存の連続的学習アルゴリズムと視覚的RLアルゴリズムの単純な組み合わせよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-12T05:08:03Z)
• Learning Task-relevant Representations for Generalization via Characteristic Functions of Reward Sequence Distributions [63.773813221460614]
  同じタスクで異なる環境にまたがる一般化は、視覚的強化学習の成功に不可欠である。 本稿では,タスク関連情報を抽出する手法として,特徴逆列予測(CRESP)を提案する。 実験により、CRESPは目に見えない環境での一般化性能を大幅に向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T14:52:03Z)
• INFOrmation Prioritization through EmPOWERment in Visual Model-Based RL [90.06845886194235]
  モデルベース強化学習(RL)のための修正目的を提案する。 相互情報に基づく状態空間モデルに,変分エンパワーメントにインスパイアされた用語を統合する。 本研究は,視覚に基づくロボット制御作業における自然な映像背景を用いたアプローチの評価である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T23:09:23Z)
• Dynamics Generalization via Information Bottleneck in Deep Reinforcement Learning [90.93035276307239]
  本稿では,RLエージェントのより優れた一般化を実現するために,情報理論正則化目標とアニーリングに基づく最適化手法を提案する。 迷路ナビゲーションからロボットタスクまで、さまざまな領域において、我々のアプローチの極端な一般化の利点を実証する。 この研究は、タスク解決のために冗長な情報を徐々に取り除き、RLの一般化を改善するための原則化された方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T02:24:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。