論文の概要: Modular Networks Prevent Catastrophic Interference in Model-Based Multi-Task Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08010v1
• Date: Mon, 15 Nov 2021 12:31:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 07:41:38.712331
• Title: Modular Networks Prevent Catastrophic Interference in Model-Based Multi-Task Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: モデルに基づくマルチタスク強化学習におけるカタストロフィック干渉を防ぐモジュールネットワーク
• Authors: Robin Schiewer and Laurenz Wiskott
• Abstract要約: モデルベースのマルチタスク強化学習が、共有ポリシネットワークからモデルフリーメソッドが行うのと同様の方法で、共有ダイナミクスモデルから恩恵を受けるかどうかを検討する。 単一ダイナミクスモデルを用いて、タスクの混乱と性能低下の明確な証拠を見出す。 対策として、学習力学モデルの内部構造を個別のサブネットワークにトレーニングすることで、パフォーマンスを著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8883733362171032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In a multi-task reinforcement learning setting, the learner commonly benefits from training on multiple related tasks by exploiting similarities among them. At the same time, the trained agent is able to solve a wider range of different problems. While this effect is well documented for model-free multi-task methods, we demonstrate a detrimental effect when using a single learned dynamics model for multiple tasks. Thus, we address the fundamental question of whether model-based multi-task reinforcement learning benefits from shared dynamics models in a similar way model-free methods do from shared policy networks. Using a single dynamics model, we see clear evidence of task confusion and reduced performance. As a remedy, enforcing an internal structure for the learned dynamics model by training isolated sub-networks for each task notably improves performance while using the same amount of parameters. We illustrate our findings by comparing both methods on a simple gridworld and a more complex vizdoom multi-task experiment.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク強化学習環境では、学習者はそれらの類似性を利用して複数の関連するタスクの訓練を受ける。 同時に、訓練されたエージェントは、より広い範囲の様々な問題を解決することができる。 この効果はモデルフリーなマルチタスク手法では十分に文書化されているが、複数のタスクに1つの学習力学モデルを使用する場合の有害な効果を示す。 そこで本研究では,モデルベースマルチタスク強化学習が共有ダイナミクスモデルから,モデルフリーな手法が共有ポリシネットワークから得られるのと同じような方法で得られるかどうかという根本的な問題に対処する。 単一ダイナミクスモデルを用いて、タスクの混乱と性能低下の明確な証拠を見出す。 修正として、各タスクで分離されたサブネットワークをトレーニングして学習ダイナミクスモデルの内部構造を強制することは、同じ量のパラメータを使用しながら、パフォーマンスを著しく向上させる。 本稿では,単純なgridworld とより複雑な vizdoom マルチタスク実験を用いて両手法を比較した。

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