論文の概要: Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04847v1
- Date: Mon, 8 Mar 2021 15:51:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-09 15:59:04.494788
- Title: Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation
- Title（参考訳）: 手続き的コンテンツ生成のためのadversarial reinforcement learning
- Authors: Linus Gissl\'en, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad
Tollmar
- Abstract要約: 強化学習(RL)エージェントにおけるPCG(Procedural Content Generation)のアプローチと一般化の改善について述べる。
一般的なアプローチの一つは、訓練されたエージェントの一般化性を高めるために異なる環境を手続き的に生成することである。
ここでは、1つのPCG RLエージェントと1つの解決RLエージェントで対角モデルを展開する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3779860024918729
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present an approach for procedural content generation (PCG), and improving
generalization in reinforcement learning (RL) agents, by using adversarial deep
RL. Training RL agents for generalization over novel environments is a
notoriously difficult task. One popular approach is to procedurally generate
different environments to increase the generalizability of the trained agents.
Here we deploy an adversarial model with one PCG RL agent (called Generator),
and one solving RL agent (called Solver). The benefit is mainly two-fold:
Firstly, the Solver achieves better generalization through the generated
challenges from the Generator. Secondly, the trained Generator can be used as a
creator of novel environments that, together with the Solver, can be shown to
be solvable. The Generator receives a reward signal based on the performance of
the Solver which encourages the environment design to be challenging but not
impossible. To further drive diversity and control of the environment
generation, we propose the use of auxiliary inputs for the Generator. Thus, we
propose adversarial RL for procedural content generation (ARLPCG), an
adversarial approach which procedurally generates previously unseen
environments with an auxiliary input as a control variable. Herein we describe
this concept in detail and compare it with previous methods showing improved
generalization, as well as a new method to create novel environments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,PCG(Procedural Content Generation)のアプローチを提案し,対向深度RLを用いて強化学習(Regress Learning, RL)エージェントの一般化を改善する。
新規環境に対する一般化のためのRLエージェントの訓練は、非常に難しい課題である。
一般的なアプローチの一つは、訓練されたエージェントの一般化性を高めるために異なる環境を手続き的に生成することである。
ここでは、1つのPCG RLエージェント(ジェネレータと呼ばれる)と1つの解決RLエージェント(ソルバーと呼ばれる)で敵対モデルを展開する。
第一に、ソルバーはジェネレータから生成された課題を通じてより良い一般化を実現します。
第二に、訓練されたジェネレータは、Solverとともに解決可能であることを示す新しい環境の創造者として使用することができる。
生成器は、環境設計が困難であるが不可能ではないことを奨励するソルバの性能に基づく報奨信号を受信する。
環境発生の多様性と制御をさらに推進するために、発電機の補助入力の使用を提案します。
そこで,本研究では,補助入力を制御変数として,既知環境を手続き的に生成する,手続き的コンテンツ生成(arlpcg)のための逆rlを提案する。
本稿では,この概念を,改良された一般化を示す従来の手法と比較し,新しい環境を創り出す新しい手法について述べる。
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