論文の概要: Width-based Lookaheads with Learnt Base Policies and Heuristics Over the Atari-2600 Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12151v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 04:27:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 23:12:33.945615
• Title: Width-based Lookaheads with Learnt Base Policies and Heuristics Over the Atari-2600 Benchmark
• Title（参考訳）: Atari-2600ベンチマークによる学習ベースポリシとヒューリスティックスを用いた幅ベースルックアヘッド
• Authors: Stefan O'Toole, Nir Lipovetzky, Miquel Ramirez, Adrian Pearce
• Abstract要約: RIW$_C$+CPV は $pi$-IW, $pi$-IW(1)+ および $pi$-HIW(n, 1) より優れていることを示す。 また,Atari-2600のゲーム群を,その定義特性に応じて分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.559353193715442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose new width-based planning and learning algorithms applied over the Atari-2600 benchmark. The algorithms presented are inspired from a careful analysis of the design decisions made by previous width-based planners. We benchmark our new algorithms over the Atari-2600 games and show that our best performing algorithm, RIW$_C$+CPV, outperforms previously introduced width-based planning and learning algorithms $\pi$-IW(1), $\pi$-IW(1)+ and $\pi$-HIW(n, 1). Furthermore, we present a taxonomy of the set of Atari-2600 games according to some of their defining characteristics. This analysis of the games provides further insight into the behaviour and performance of the width-based algorithms introduced. Namely, for games with large branching factors, and games with sparse meaningful rewards, RIW$_C$+CPV outperforms $\pi$-IW, $\pi$-IW(1)+ and $\pi$-HIW(n, 1).
• Abstract（参考訳）: atari-2600ベンチマークを用いて,新たな幅ベースの計画学習アルゴリズムを提案する。 提案するアルゴリズムは、以前の幅ベースのプランナーによる設計決定を慎重に分析することから着想を得ている。 我々は,Atari-2600ゲームに対して新たなアルゴリズムをベンチマークし,これまで導入した幅ベース計画学習アルゴリズムであるRIW$_C$+CPV,$\pi$-IW(1),$\pi$-IW(1)+,$\pi$-HIW(n, 1)より優れていることを示す。 さらに, atari-2600ゲームセットの分類について, その特徴について述べる。 このゲームの分析は、導入された幅ベースのアルゴリズムの挙動と性能に関するさらなる洞察を与える。 すなわち、大きな分岐因子を持つゲームや、希薄な有意義な報酬を持つゲームの場合、RIW$_C$+CPVは$\pi$-IW, $\pi$-IW(1)+および$\pi$-HIW(n, 1)より優れている。

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