論文の概要: Mix and Mask Actor-Critic Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13037v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 14:12:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 19:52:29.328960
• Title: Mix and Mask Actor-Critic Methods
• Title（参考訳）: Mix and Mask Actor-Critic Methods
• Authors: Dom Huh
• Abstract要約: アクタークリティカルな手法のための共有特徴空間は、ポリシーと値関数で使用される一般化された潜在表現をキャプチャすることを目的としている。 混合マスク機構と分散スカラー化手法を導入することで,これらの課題に対処する新しい特徴共有フレームワークを提案する。 実験結果から,共有バックボーンを持つネットワークとネットワークを別々に使用する方法と比較して,性能が大幅に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shared feature spaces for actor-critic methods aims to capture generalized latent representations to be used by the policy and value function with the hopes for a more stable and sample-efficient optimization. However, such a paradigm present a number of challenges in practice, as parameters generating a shared representation must learn off two distinct objectives, resulting in competing updates and learning perturbations. In this paper, we present a novel feature-sharing framework to address these difficulties by introducing the mix and mask mechanisms and the distributional scalarization technique. These mechanisms behaves dynamically to couple and decouple connected latent features variably between the policy and value function, while the distributional scalarization standardizes the two objectives using a probabilistic standpoint. From our experimental results, we demonstrate significant performance improvements compared to alternative methods using separate networks and networks with a shared backbone.
• Abstract（参考訳）: アクター批判手法の共有特徴空間は、より安定でサンプル効率の良い最適化を期待して、ポリシーと値関数で使用される一般化潜在表現をキャプチャすることを目的としている。 しかし、そのようなパラダイムは、共有表現を生成するパラメータが2つの異なる目的を学習しなければならず、結果として競合する更新と摂動の学習をもたらすため、実際に多くの課題を呈する。 本稿では,混合マスク機構と分散スカラー化手法を導入することで,これらの課題に対処する新しい特徴共有フレームワークを提案する。 これらのメカニズムは、結合された潜在性特徴をポリシーと値関数の間で可変に結合して分離して動的に振る舞うが、分布的スカラー化は確率論的観点から2つの目的を標準化する。 実験結果から,共有バックボーンを持つ別々のネットワークとネットワークを用いた代替手法と比較して,性能が大幅に向上することを示した。

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