論文の概要: Distilling Reinforcement Learning Tricks for Video Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00703v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 19:02:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-05 13:03:10.933286
• Title: Distilling Reinforcement Learning Tricks for Video Games
• Title（参考訳）: ビデオゲーム用強化学習技の蒸留
• Authors: Anssi Kanervisto, Christian Scheller, Yanick Schraner, Ville Hautam\"aki
• Abstract要約: 強化学習(RL)研究は、異なる領域にまたがって適用できる一般的なソリューションに焦点を当てている。 近年の研究では、RLを効果的に使用するために必要なエンジニアリングステップ(トリック)が欠落していることが多い。 我々は、最先端の結果からトリックの説明を蒸留し、これらのトリックが標準の深層Q学習エージェントをどのように改善できるかを調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.097870074875729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) research focuses on general solutions that can be applied across different domains. This results in methods that RL practitioners can use in almost any domain. However, recent studies often lack the engineering steps ("tricks") which may be needed to effectively use RL, such as reward shaping, curriculum learning, and splitting a large task into smaller chunks. Such tricks are common, if not necessary, to achieve state-of-the-art results and win RL competitions. To ease the engineering efforts, we distill descriptions of tricks from state-of-the-art results and study how well these tricks can improve a standard deep Q-learning agent. The long-term goal of this work is to enable combining proven RL methods with domain-specific tricks by providing a unified software framework and accompanying insights in multiple domains.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)研究は、異なる領域にまたがって適用できる一般的なソリューションに焦点を当てている。 その結果、RL実践者がほとんどすべてのドメインで使用できる方法が得られます。 しかし、最近の研究では、報酬形成やカリキュラム学習、大きなタスクを小さなチャンクに分割するなど、RLを効果的に利用するために必要なエンジニアリングステップ(トリック)が欠落していることが多い。 このようなトリックは、最先端の結果を達成し、RL競争に勝つのに必要なくても一般的である。 技術者の努力を楽にするために、最先端の成果からトリックの説明を蒸留し、これらのトリックが標準の深層Q学習エージェントをどのように改善できるかを研究する。 この作業の長期的な目標は、証明済みのRLメソッドとドメイン固有のトリックを組み合わせることであり、統一されたソフトウェアフレームワークを提供し、複数のドメインに対する洞察を提供することである。

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