Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving the Diversity of Bootstrapped DQN via Noisy Priors

論文の概要: Improving the Diversity of Bootstrapped DQN via Noisy Priors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01004v1
Date: Wed, 2 Mar 2022 10:28:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-03 13:48:46.757153
Title: Improving the Diversity of Bootstrapped DQN via Noisy Priors
Title（参考訳）: 雑音によるブートストラップDQNの多様性向上
Authors: Li Meng, Morten Goodwin, Anis Yazidi, Paal Engelstad
Abstract要約: Bootstrapped Deep Q-Learning Networkは、最もよく知られている強化学習アルゴリズムの1つである。本稿では,ガウス分布からのノイズやサンプルの先行値として先行情報を扱える可能性について検討し,そのアルゴリズムにさらなる多様性を導入する。その結果,Bootstrapped Deep Q-Learningアルゴリズムの修正により,異なる種類のAtariゲームに対する評価スコアが大幅に向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.299850596045395
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Q-learning is one of the most well-known Reinforcement Learning algorithms. There have been tremendous efforts to develop this algorithm using neural networks. Bootstrapped Deep Q-Learning Network is amongst one of them. It utilizes multiple neural network heads to introduce diversity into Q-learning. Diversity can sometimes be viewed as the amount of reasonable moves an agent can take at a given state, analogous to the definition of the exploration ratio in RL. Thus, the performance of Bootstrapped Deep Q-Learning Network is deeply connected with the level of diversity within the algorithm. In the original research, it was pointed out that a random prior could improve the performance of the model. In this article, we further explore the possibility of treating priors as a special type of noise and sample priors from a Gaussian distribution to introduce more diversity into this algorithm. We conduct our experiment on the Atari benchmark and compare our algorithm to both the original and other related algorithms. The results show that our modification of the Bootstrapped Deep Q-Learning algorithm achieves significantly higher evaluation scores across different types of Atari games. Thus, we conclude that noisy priors can improve Bootstrapped Deep Q-Learning's performance by ensuring the integrity of diversities.
Abstract（参考訳）: Q-learningは、最もよく知られた強化学習アルゴリズムの1つである。ニューラルネットワークを用いたアルゴリズムの開発には多大な努力が払われている。ブートストラップのDeep Q-Learning Networkもその1つだ。複数のニューラルネットワークヘッドを使用して、q-learningに多様性を導入する。多様性は、RLにおける探索比の定義に類似して、エージェントが与えられた状態に取る合理的な動きの量と見なすことができる。このように、Bootstrapped Deep Q-Learning Networkの性能はアルゴリズム内の多様性のレベルと深く関連している。元の研究では、ランダムな事前処理によりモデルの性能が向上することが指摘された。本稿では,ガウス分布からのノイズやサンプルの先行値として先行情報を扱える可能性をさらに検討し,このアルゴリズムにさらなる多様性を導入する。 atariベンチマークを用いて実験を行い,本アルゴリズムと他のアルゴリズムとの比較を行った。その結果,Bootstrapped Deep Q-Learningアルゴリズムの修正により,異なる種類のAtariゲームに対する評価スコアが大幅に向上した。そこで本研究では,雑音の先行は,多様性の完全性を確保することにより,ブートストラップ型深度Q-Learningの性能を向上させることができると結論付けた。

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