論文の概要: SimSR: Simple Distance-based State Representation for Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15303v1
• Date: Fri, 31 Dec 2021 04:39:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-03 13:53:49.626534
• Title: SimSR: Simple Distance-based State Representation for Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: SimSR: 深層強化学習のための簡易距離ベース状態表現
• Authors: Hongyu Zang, Xin Li, Mingzhong Wang
• Abstract要約: 本研究は, 深部強化学習手法を用いた画像ベース観測から, 頑健で一般化可能な状態表現の学習方法について検討する。 SimSR(Simple State Representation, SimSR)演算子を設計し, 実測値との比較により, 近似順序で同等の機能を実現する。 我々のモデルは一般により良い性能を達成し、より良い堅牢性と優れた一般化を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.626797887000901
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work explores how to learn robust and generalizable state representation from image-based observations with deep reinforcement learning methods. Addressing the computational complexity, stringent assumptions, and representation collapse challenges in the existing work of bisimulation metric, we devise Simple State Representation (SimSR) operator, which achieves equivalent functionality while reducing the complexity by an order in comparison with bisimulation metric. SimSR enables us to design a stochastic-approximation-based method that can practically learn the mapping functions (encoders) from observations to latent representation space. Besides the theoretical analysis, we experimented and compared our work with recent state-of-the-art solutions in visual MuJoCo tasks. The results show that our model generally achieves better performance and has better robustness and good generalization.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 深部強化学習手法を用いた画像ベース観測から, 頑健で一般化可能な状態表現の学習方法について検討する。 計算複雑性, 厳密な仮定, ビシミュレーション・メトリックの既存の作業における表現崩壊問題に対処するため, ビシミュレーション・メトリックと比較して複雑性を減少させながら, 同等の機能を実現するSimple State Representation (SimSR) 演算子を考案した。 SimSRにより、観測から潜在表現空間へマッピング関数(エンコーダ)を実際に学習できる確率近似に基づく手法を設計できる。 理論的解析の他に、視覚的 MuJoCo タスクにおける最近の最先端ソリューションを実験して比較した。 その結果,モデルの性能は向上し,ロバスト性や一般化性も向上した。

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