論文の概要: Composable Learning with Sparse Kernel Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14474v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 13:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 12:30:07.277694
• Title: Composable Learning with Sparse Kernel Representations
• Title（参考訳）: スパースカーネル表現を用いた構成可能学習
• Authors: Ekaterina Tolstaya, Ethan Stump, Alec Koppel, Alejandro Ribeiro
• Abstract要約: 再生カーネルヒルベルト空間におけるスパース非パラメトリック制御系を学習するための強化学習アルゴリズムを提案する。 正規化アドバンテージ関数を通じてステートアクション関数の構造を付与することにより、このアプローチのサンプル複雑さを改善します。 2次元環境下を走行しながらレーザースキャナーを搭載したロボットの複数シミュレーションにおける障害物回避政策の学習に関するアルゴリズムの性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.19179439773578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a reinforcement learning algorithm for learning sparse non-parametric controllers in a Reproducing Kernel Hilbert Space. We improve the sample complexity of this approach by imposing a structure of the state-action function through a normalized advantage function (NAF). This representation of the policy enables efficiently composing multiple learned models without additional training samples or interaction with the environment. We demonstrate the performance of this algorithm on learning obstacle-avoidance policies in multiple simulations of a robot equipped with a laser scanner while navigating in a 2D environment. We apply the composition operation to various policy combinations and test them to show that the composed policies retain the performance of their components. We also transfer the composed policy directly to a physical platform operating in an arena with obstacles in order to demonstrate a degree of generalization.
• Abstract（参考訳）: 再生カーネルヒルベルト空間におけるスパース非パラメトリック制御系を学習するための強化学習アルゴリズムを提案する。 我々は、正規化優位関数(NAF)を通して状態-作用関数の構造を付与することにより、このアプローチのサンプル複雑性を改善する。 このポリシーの表現は、追加のトレーニングサンプルや環境とのインタラクションなしに、効率的に複数の学習モデルを構成することができる。 本研究では,レーザスキャナを搭載したロボットを2次元環境下で操作しながら,障害物回避ポリシーを学習するためのアルゴリズムの性能を実演する。 コンポジション操作を様々なポリシの組み合わせに適用し,構成されたポリシがコンポーネントのパフォーマンスを維持することを示す。 また,一般化の度合いを示すために,構成ポリシを障害物のあるアリーナで動作している物理プラットフォームに直接転送する。

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