論文の概要: Prioritized Experience-based Reinforcement Learning with Human Guidance: Methdology and Application to Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12516v1
• Date: Sun, 26 Sep 2021 07:19:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:12:13.867498
• Title: Prioritized Experience-based Reinforcement Learning with Human Guidance: Methdology and Application to Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 人間の指導による優先経験に基づく強化学習 : メソロジーと自律運転への応用
• Authors: Jingda Wu, Zhiyu Huang, Wenhui Huang, Chen Lv
• Abstract要約: 強化学習は、最適化と制御問題を解決するために、巧妙な定義と卓越した計算努力を必要とする。 本稿では,人間指導に基づく総合的な強化学習フレームワークを構築した。 強化学習アルゴリズムの効率性と性能を高めるために,人間の指導に適応する新たな優先体験再生機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5895890901896124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning requires skillful definition and remarkable computational efforts to solve optimization and control problems, which could impair its prospect. Introducing human guidance into reinforcement learning is a promising way to improve learning performance. In this paper, a comprehensive human guidance-based reinforcement learning framework is established. A novel prioritized experience replay mechanism that adapts to human guidance in the reinforcement learning process is proposed to boost the efficiency and performance of the reinforcement learning algorithm. To relieve the heavy workload on human participants, a behavior model is established based on an incremental online learning method to mimic human actions. We design two challenging autonomous driving tasks for evaluating the proposed algorithm. Experiments are conducted to access the training and testing performance and learning mechanism of the proposed algorithm. Comparative results against the state-of-the-arts suggest the advantages of our algorithm in terms of learning efficiency, performance, and robustness.
• Abstract（参考訳）: 強化学習には、最適化と制御の問題を解決するための巧妙な定義と卓越した計算努力が必要である。 強化学習に人間の指導を導入することは、学習性能を改善する有望な方法である。 本稿では,人間指導に基づく強化学習フレームワークを総合的に構築する。 強化学習アルゴリズムの効率性と性能を高めるために,強化学習プロセスにおいて人間の指導に適応する新たな優先体験再生機構を提案する。 人間の作業負荷を軽減するため,人間の行動を模倣するインクリメンタルオンライン学習法に基づいて行動モデルを構築した。 我々は提案アルゴリズムを評価するために2つの挑戦的な自律運転タスクを設計する。 提案アルゴリズムのトレーニングおよびテスト性能および学習機構にアクセスするための実験を行った。 最新技術との比較結果は,学習効率,性能,ロバスト性の観点から,アルゴリズムの利点を示唆する。

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