Fugu-MT 論文翻訳(概要): Architecting and Visualizing Deep Reinforcement Learning Models

論文の概要: Architecting and Visualizing Deep Reinforcement Learning Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01451v1
Date: Thu, 2 Dec 2021 17:48:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-03 19:17:21.434061
Title: Architecting and Visualizing Deep Reinforcement Learning Models
Title（参考訳）: 深層強化学習モデルの構築と可視化
Authors: Alexander Neuwirth and Derek Riley
Abstract要約: 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, DRL)は、コンピュータが相互にコミュニケーションする方法を教えることを目的とした理論である。本稿では,新しいAtari Pongゲーム環境,ポリシーグラデーションに基づくDRLモデル,リアルタイムネットワーク可視化,そしてDRL推論の直観と認識を構築するためのインタラクティブディスプレイを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: To meet the growing interest in Deep Reinforcement Learning (DRL), we sought to construct a DRL-driven Atari Pong agent and accompanying visualization tool. Existing approaches do not support the flexibility required to create an interactive exhibit with easily-configurable physics and a human-controlled player. Therefore, we constructed a new Pong game environment, discovered and addressed a number of unique data deficiencies that arise when applying DRL to a new environment, architected and tuned a policy gradient based DRL model, developed a real-time network visualization, and combined these elements into an interactive display to help build intuition and awareness of the mechanics of DRL inference.
Abstract（参考訳）: 深層強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)への関心の高まりに応えるため, DRL駆動のAtari Pongエージェントとそれに伴う可視化ツールの構築を試みた。既存のアプローチは、容易に構成可能な物理と人間制御されたプレイヤーを備えたインタラクティブな展示を作成するのに必要な柔軟性をサポートしない。そこで我々は,新しいPongゲーム環境を構築し,DRLを新しい環境に適用する際に生じる,多くのユニークなデータ不足に対処し,ポリシー勾配に基づくDRLモデルを設計・調整し,リアルタイムネットワークの可視化を開発し,これらの要素をインタラクティブなディスプレイに組み合わせることで,DRL推論の直観と認識を構築する。

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