論文の概要: Evolving Hierarchical Memory-Prediction Machines in Multi-Task Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12659v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 21:34:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 18:11:48.309307
• Title: Evolving Hierarchical Memory-Prediction Machines in Multi-Task Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク強化学習における階層型メモリ予測マシンの進化
• Authors: Stephen Kelly, Tatiana Voegerl, Wolfgang Banzhaf, Cedric Gondro
• Abstract要約: 行動エージェントは、時間とともに様々な環境や目的にまたがって一般化されなければならない。 遺伝的プログラミングを用いて、制御文献から6つのユニークな環境で動作可能な、高度に一般化されたエージェントを進化させる。 進化するプログラムにおける創発的階層構造は、時間分解とメモリ上の問題環境の符号化を成功させるマルチタスクエージェントをもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.030910640265943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A fundamental aspect of behaviour is the ability to encode salient features of experience in memory and use these memories, in combination with current sensory information, to predict the best action for each situation such that long-term objectives are maximized. The world is highly dynamic, and behavioural agents must generalize across a variety of environments and objectives over time. This scenario can be modeled as a partially-observable multi-task reinforcement learning problem. We use genetic programming to evolve highly-generalized agents capable of operating in six unique environments from the control literature, including OpenAI's entire Classic Control suite. This requires the agent to support discrete and continuous actions simultaneously. No task-identification sensor inputs are provided, thus agents must identify tasks from the dynamics of state variables alone and define control policies for each task. We show that emergent hierarchical structure in the evolving programs leads to multi-task agents that succeed by performing a temporal decomposition and encoding of the problem environments in memory. The resulting agents are competitive with task-specific agents in all six environments. Furthermore, the hierarchical structure of programs allows for dynamic run-time complexity, which results in relatively efficient operation.
• Abstract（参考訳）: 行動の基本的な側面は、記憶における経験の突出した特徴をエンコードし、これらの記憶を現在の感覚情報と組み合わせて、長期的な目標を最大化するような各状況に対する最善の行動を予測する能力である。 世界は非常にダイナミックで、行動エージェントは時間とともに様々な環境や目的にまたがって一般化する必要がある。 このシナリオは、部分的に観測可能なマルチタスク強化学習問題としてモデル化することができる。 遺伝的プログラミングを用いて、OpenAIのClassic Controlスイートを含む6つのユニークな環境で動作可能な、高度に一般化されたエージェントを進化させる。 これはエージェントが離散的および連続的なアクションを同時にサポートする必要がある。 タスク識別センサーの入力は提供されないため、エージェントは状態変数のダイナミクスからタスクを識別し、各タスクの制御ポリシーを定義する必要がある。 進化するプログラムにおける創発的階層構造は、時間分解とメモリ上の問題環境の符号化を成功させるマルチタスクエージェントをもたらすことを示す。 結果として得られるエージェントは、6つの環境すべてにおいてタスク固有のエージェントと競合する。 さらに、プログラムの階層構造は動的実行時の複雑さを許容し、これは比較的効率的な操作をもたらす。

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