論文の概要: A Novel Approach to Curiosity and Explainable Reinforcement Learning via Interpretable Sub-Goals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06630v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 05:21:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 22:21:34.602794
• Title: A Novel Approach to Curiosity and Explainable Reinforcement Learning via Interpretable Sub-Goals
• Title（参考訳）: 解釈可能なサブゴールによる好奇心と説明可能な強化学習への新しいアプローチ
• Authors: Connor van Rossum, Candice Feinberg, Adam Abu Shumays, Kyle Baxter, Benedek Bartha
• Abstract要約: 強化学習における2つの重要な課題は、(a)環境内でのエージェント学習の改善、および(b)エージェントアクションの説明可能性である。 これらの課題に対処するために、興味深いサブゴールに焦点を当てたエージェントについて説明する。 環境遷移にロバストな環境遷移のモデルとして,gan(generative adrial network)を用いた新たな好奇心評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Two key challenges within Reinforcement Learning involve improving (a) agent learning within environments with sparse extrinsic rewards and (b) the explainability of agent actions. We describe a curious subgoal focused agent to address both these challenges. We use a novel method for curiosity produced from a Generative Adversarial Network (GAN) based model of environment transitions that is robust to stochastic environment transitions. Additionally, we use a subgoal generating network to guide navigation. The explainability of the agent's behavior is increased by decomposing complex tasks into a sequence of interpretable subgoals that do not require any manual design. We show that this method also enables the agent to solve challenging procedurally-generated tasks that contain stochastic transitions above other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 強化学習における2つの重要な課題は、(a)疎外報酬を伴う環境におけるエージェント学習の改善と(b)エージェント行動の説明可能性である。 これらの課題に対処するために、興味深いサブゴールに焦点を当てたエージェントについて説明する。 確率的環境遷移にロバストな環境遷移モデルとして,gan(generative adversarial network)を用いた新たな好奇心評価手法を提案する。 さらに,ナビゲーションのガイドにはサブゴール生成ネットワークを用いる。 エージェントの動作の説明性は、複雑なタスクを手作業で設計する必要のない一連の解釈可能なサブゴールに分解することで向上する。 本手法は,他の最先端手法よりも確率的遷移を含む手続き的生成課題を,エージェントが解決できることを示す。

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