論文の概要: Tuning the Weights: The Impact of Initial Matrix Configurations on Successor Features Learning Efficacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02017v2
• Date: Tue, 12 Sep 2023 05:49:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 18:20:51.874901
• Title: Tuning the Weights: The Impact of Initial Matrix Configurations on Successor Features Learning Efficacy
• Title（参考訳）: 重みのチューニング: 初期マトリックス構成が継承的特徴の学習効果に及ぼす影響
• Authors: Hyunsu Lee
• Abstract要約: 本研究では,Reinforcement Learning (RL)エージェントの学習効率と収束性に及ぼす継手特徴量(SF)の重み行列に対する異なる戦略の影響について検討した。 グリッド・ワールド・パラダイムを用いて、SF重み行列が恒等行列、ゼロ行列、ランダムに生成された行列のいずれかであるRLエージェントの性能を比較する。 その結果、ランダムな行列を持つRLエージェントは、最適なSR位置場に素早く到達し、より迅速に値の誤差を減少させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The focus of this study is to investigate the impact of different initialization strategies for the weight matrix of Successor Features (SF) on learning efficiency and convergence in Reinforcement Learning (RL) agents. Using a grid-world paradigm, we compare the performance of RL agents, whose SF weight matrix is initialized with either an identity matrix, zero matrix, or a randomly generated matrix (using Xavier, He, or uniform distribution method). Our analysis revolves around evaluating metrics such as value error, step length, PCA of Successor Representation (SR) place field, and the distance of SR matrices between different agents. The results demonstrate that RL agents initialized with random matrices reach the optimal SR place field faster and showcase a quicker reduction in value error, pointing to more efficient learning. Furthermore, these random agents also exhibit a faster decrease in step length across larger grid-world environments. The study provides insights into the neurobiological interpretations of these results, their implications for understanding intelligence, and potential future research directions. These findings could have profound implications for the field of artificial intelligence, particularly in the design of learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,Reinforcement Learning (RL) エージェントの学習効率と収束性に及ぼす継手特徴量行列(SF)の初期化戦略の違いの影響を検討することである。 グリッドワールドのパラダイムを用いて,sf重み行列を同一行列,ゼロ行列,ランダム生成行列(xavier,he,あるいは一様分布法を用いて)で初期化するrlエージェントの性能を比較する。 分析は,値誤差,ステップ長,後続表現場(sr)のpca,異なるエージェント間のsr行列距離などの指標を評価することを目的としている。 その結果、ランダム行列で初期化されたrlエージェントは最適なsrプレイスフィールドに早く到達し、より効率的な学習を指し示すことで、値の誤差を素早く低減できることが示される。 さらに、これらのランダムエージェントは、より大きなグリッドワールド環境におけるステップ長の高速化を示す。 この研究は、これらの結果の神経生物学的解釈、知性を理解するためのその意味、そして将来の研究方向性に関する洞察を提供する。 これらの発見は人工知能の分野、特に学習アルゴリズムの設計に大きな影響を与える可能性がある。

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