Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning, Bit by Bit

論文の概要: Reinforcement Learning, Bit by Bit

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04047v1
Date: Sat, 6 Mar 2021 06:37:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-09 16:00:54.102224
Title: Reinforcement Learning, Bit by Bit
Title（参考訳）: 強化学習, Bit by Bit
Authors: Xiuyuan Lu, Benjamin Van Roy, Vikranth Dwaracherla, Morteza Ibrahimi, Ian Osband, Zheng Wen
Abstract要約: 強化学習エージェントはシミュレーション環境において顕著な成果を示した。データ効率は、この成功を実環境に持ち込む上で障害となる。私達は概念を開発し、一緒に原則的な指導を提供する後悔の境界を確立します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 35.45234107515709
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reinforcement learning agents have demonstrated remarkable achievements in simulated environments. Data efficiency poses an impediment to carrying this success over to real environments. The design of data-efficient agents calls for a deeper understanding of information acquisition and representation. We develop concepts and establish a regret bound that together offer principled guidance. The bound sheds light on questions of what information to seek, how to seek that information, and it what information to retain. To illustrate concepts, we design simple agents that build on them and present computational results that demonstrate improvements in data efficiency.
Abstract（参考訳）: 強化学習エージェントはシミュレーション環境において顕著な成果を示した。データ効率は、この成功を実環境に持ち込む上で障害となる。データ効率のエージェントの設計は、情報取得と表現のより深い理解を求めている。私達は概念を開発し、一緒に原則的な指導を提供する後悔の境界を確立します。境界は、探すべき情報、その情報を探す方法、そして保持すべき情報についての質問に光を当てます。概念を説明するために,その上に構築する単純なエージェントをデザインし,データ効率の向上を示す計算結果を提示する。

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