論文の概要: Leveraging class abstraction for commonsense reinforcement learning via
residual policy gradient methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12126v1
- Date: Fri, 28 Jan 2022 14:03:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-31 19:17:10.974033
- Title: Leveraging class abstraction for commonsense reinforcement learning via
residual policy gradient methods
- Title(参考訳): 残留ポリシー勾配法による共通意味強化学習におけるクラス抽象化の活用
- Authors: Niklas H\"opner, Ilaria Tiddi, Herke van Hoof
- Abstract要約: 本稿では,オープンソース知識グラフに存在するサブクラス関係を利用して,特定のオブジェクトを抽象化する手法を提案する。
そこで我々は,クラス階層内の抽象レベルをまたいだ知識を統合可能な残留ポリシー勾配法を開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.199881381599617
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Enabling reinforcement learning (RL) agents to leverage a knowledge base
while learning from experience promises to advance RL in knowledge intensive
domains. However, it has proven difficult to leverage knowledge that is not
manually tailored to the environment. We propose to use the subclass
relationships present in open-source knowledge graphs to abstract away from
specific objects. We develop a residual policy gradient method that is able to
integrate knowledge across different abstraction levels in the class hierarchy.
Our method results in improved sample efficiency and generalisation to unseen
objects in commonsense games, but we also investigate failure modes, such as
excessive noise in the extracted class knowledge or environments with little
class structure.
- Abstract(参考訳): 知識ベースを活用するために強化学習(RL)エージェントを導入し、経験から学習することで、知識集約ドメインにおいてRLを前進させる。
しかし、手動で環境に合わせた知識を活用することは困難であることが証明されている。
本稿では,オープンソース知識グラフに存在するサブクラス関係を利用して,特定のオブジェクトを抽象化することを提案する。
我々は,クラス階層内の異なる抽象レベルにまたがる知識を統合可能な残留ポリシー勾配法を開発した。
提案手法は,コモンセンスゲームにおいて,サンプル効率の向上とオブジェクトの一般化を実現するとともに,抽出したクラス知識の過度なノイズや,クラス構造がほとんどない環境など,障害モードについても検討する。
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