論文の概要: Optimistic Temporal Difference Learning for 2048

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11090v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 10:09:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 22:36:58.861395
• Title: Optimistic Temporal Difference Learning for 2048
• Title（参考訳）: 2048年における最適時間差学習
• Authors: Hung Guei, Lung-Pin Chen, and I-Chen Wu
• Abstract要約: 多段階TD(MS-TD)学習や時間コヒーレンス(TC)学習など,時間差(TD)学習とその変種を2048年に応用した。 我々は,2048年の探索を促進するために,楽観的な初期化(OI)を採用し,学習の質が著しく向上していることを実証的に示す。 実験の結果,OIを用いたTDとTCの学習により,性能が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.404507236193031
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal difference (TD) learning and its variants, such as multistage TD (MS-TD) learning and temporal coherence (TC) learning, have been successfully applied to 2048. These methods rely on the stochasticity of the environment of 2048 for exploration. In this paper, we propose to employ optimistic initialization (OI) to encourage exploration for 2048, and empirically show that the learning quality is significantly improved. This approach optimistically initializes the feature weights to very large values. Since weights tend to be reduced once the states are visited, agents tend to explore those states which are unvisited or visited few times. Our experiments show that both TD and TC learning with OI significantly improve the performance. As a result, the network size required to achieve the same performance is significantly reduced. With additional tunings such as expectimax search, multistage learning, and tile-downgrading technique, our design achieves the state-of-the-art performance, namely an average score of 625 377 and a rate of 72% reaching 32768 tiles. In addition, for sufficiently large tests, 65536 tiles are reached at a rate of 0.02%.
• Abstract（参考訳）: 多段階TD(MS-TD)学習や時間コヒーレンス(TC)学習など,時間差(TD)学習とその変種を2048年に応用した。 これらの手法は、探査のための2048年の環境の確率性に依存している。 本稿では,2048年の探索を促すために,楽観的初期化(oi)を採用し,その学習品質が著しく向上していることを示す。 このアプローチは、特性重みを非常に大きな値に楽観的に初期化する。 州が訪問すると重量が減る傾向があるので、エージェントは訪問されていない状態や数回訪れた状態を探す傾向がある。 実験の結果,OIを用いたTDとTCの学習により,性能が大幅に向上した。 その結果、同じ性能を実現するために必要なネットワークサイズが大幅に削減される。 expectimax search, multistage learning, tile-downgrading techniqueなどの追加のチューニングにより, 平均スコア625 377, 72%が32768 タイルに達するという最先端のパフォーマンスを実現する。 さらに、十分に大きな試験では、65536個のタイルが0.02%の割合で到達する。

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