Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast and Data Efficient Reinforcement Learning from Pixels via Non-Parametric Value Approximation

論文の概要: Fast and Data Efficient Reinforcement Learning from Pixels via Non-Parametric Value Approximation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03078v1
Date: Mon, 7 Mar 2022 00:31:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-08 14:30:41.264841
Title: Fast and Data Efficient Reinforcement Learning from Pixels via Non-Parametric Value Approximation
Title（参考訳）: 非パラメトリック値近似による画素からの高速・高効率強化学習
Authors: Alexander Long, Alan Blair, Herke van Hoof
Abstract要約: 離散動作,画素ベース環境のための強化学習アルゴリズムであるNonparametric Approximation of Inter-Trace Return (NAIT)を提案する。 ATARI100kの26ゲーム版と57ゲーム版の両方においてNAITを実証的に評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 90.78178803486746
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present Nonparametric Approximation of Inter-Trace returns (NAIT), a Reinforcement Learning algorithm for discrete action, pixel-based environments that is both highly sample and computation efficient. NAIT is a lazy-learning approach with an update that is equivalent to episodic Monte-Carlo on episode completion, but that allows the stable incorporation of rewards while an episode is ongoing. We make use of a fixed domain-agnostic representation, simple distance based exploration and a proximity graph-based lookup to facilitate extremely fast execution. We empirically evaluate NAIT on both the 26 and 57 game variants of ATARI100k where, despite its simplicity, it achieves competitive performance in the online setting with greater than 100x speedup in wall-time.
Abstract（参考訳）: 離散動作のための強化学習アルゴリズムであるNonparametric Approximation of Inter-Trace Return (NAIT)を提案する。 NAITは、エピソード完了時にエピソードのモンテカルロに匹敵するアップデートを伴う遅延学習アプローチであるが、エピソード進行中の報酬の安定した取り込みを可能にする。固定されたドメインに依存しない表現、単純な距離に基づく探索、近接グラフに基づくルックアップを利用して、極めて高速な実行を実現する。我々は、atari100kの26ゲームと57ゲームの両方でnaitを評価し、シンプルさにもかかわらず、ウォールタイムの100倍以上のスピードアップでオンライン環境での競争力を実現した。

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