論文の概要: Sequential memory improves sample and memory efficiency in Episodic Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14734v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 15:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 01:27:18.076722
• Title: Sequential memory improves sample and memory efficiency in Episodic Control
• Title（参考訳）: シークエンシャルメモリはエピソード制御におけるサンプリングとメモリ効率を改善する
• Authors: Ismael T. Freire, Adrián F. Amil, Paul F. M. J. Verschure,
• Abstract要約: 最先端の強化学習アルゴリズムは、パフォーマンスを達成するために必要なエピソードの数が多いため、サンプル非効率である。 哺乳類の海馬にインスパイアされたERLアルゴリズムは、通常、拡張メモリシステムを使用して過去の出来事から学習をブートストラップし、このサンプル非効率問題を克服する。 ここでは、エピソードサンプリングの順序から得られる取得メモリ内容のバイアスを含めることで、エピソード制御アルゴリズムのサンプリングとメモリ効率が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: State of the art deep reinforcement learning algorithms are sample inefficient due to the large number of episodes they require to achieve asymptotic performance. Episodic Reinforcement Learning (ERL) algorithms, inspired by the mammalian hippocampus, typically use extended memory systems to bootstrap learning from past events to overcome this sample-inefficiency problem. However, such memory augmentations are often used as mere buffers, from which isolated past experiences are drawn to learn from in an offline fashion (e.g., replay). Here, we demonstrate that including a bias in the acquired memory content derived from the order of episodic sampling improves both the sample and memory efficiency of an episodic control algorithm. We test our Sequential Episodic Control (SEC) model in a foraging task to show that storing and using integrated episodes as event sequences leads to faster learning with fewer memory requirements as opposed to a standard ERL benchmark, Model-Free Episodic Control, that buffers isolated events only. We also study the effect of memory constraints and forgetting on the sequential and non-sequential version of the SEC algorithm. Furthermore, we discuss how a hippocampal-like fast memory system could bootstrap slow cortical and subcortical learning subserving habit formation in the mammalian brain.
• Abstract（参考訳）: 最先端の強化学習アルゴリズムは、漸近的なパフォーマンスを達成するのに必要なエピソードの多さのため、サンプル非効率である。 哺乳類の海馬にインスパイアされたてんかん強化学習(ERL)アルゴリズムは、通常、過去の出来事から学習をブートストラップしてこのサンプル非効率問題を克服するために拡張メモリシステムを使用する。 しかし、そのようなメモリ拡張は単にバッファとして使われることが多く、そこから独立した過去の経験がオフライン(例えばリプレイ)で学習するために描かれる。 ここでは、エピソードサンプリングの順序から得られる取得メモリ内容のバイアスを含めることで、エピソード制御アルゴリズムのサンプリングとメモリ効率が向上することを示す。 我々は、イベントシーケンスとして統合エピソードを保存および使用することで、標準的なERLベンチマークであるModel-Free Episodic Controlとは対照的に、より少ないメモリ要求でより高速に学習できることを示すために、フォージングタスクでシーケンス・エピソード・コントロール(SEC)モデルをテストした。 また,メモリ制約がSECアルゴリズムの逐次的および非逐次的バージョンに与える影響についても検討する。 さらに, 海馬のような高速記憶システムが, 哺乳動物の脳において, ゆっくりとした皮質および皮質下学習の習慣形成をブートストラップする方法について議論した。

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