論文の概要: The Sandbox Environment for Generalizable Agent Research (SEGAR)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10351v2
• Date: Thu, 26 Sep 2024 18:19:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:46:48.568032
• Title: The Sandbox Environment for Generalizable Agent Research (SEGAR)
• Title（参考訳）: 汎用エージェント研究のためのサンドボックス環境
• Authors: R Devon Hjelm, Bogdan Mazoure, Florian Golemo, Samira Ebrahimi Kahou, Pedro Braga, Felipe Frujeri, Mihai Jalobeanu, Andrey Kolobov,
• Abstract要約: 汎用エージェントリサーチ(SEGAR)のためのサンドボックス環境の構築 SEGARは対話型環境における一般化研究の容易性と説明責任を向上させる。 本稿では、SEGARの概要と、SEGARがこれらの目標にどのように貢献するか、および、SEGARが答えられるいくつかの研究課題を実証する実験を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.477299418432032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A broad challenge of research on generalization for sequential decision-making tasks in interactive environments is designing benchmarks that clearly landmark progress. While there has been notable headway, current benchmarks either do not provide suitable exposure nor intuitive control of the underlying factors, are not easy-to-implement, customizable, or extensible, or are computationally expensive to run. We built the Sandbox Environment for Generalizable Agent Research (SEGAR) with all of these things in mind. SEGAR improves the ease and accountability of generalization research in RL, as generalization objectives can be easy designed by specifying task distributions, which in turns allows the researcher to measure the nature of the generalization objective. We present an overview of SEGAR and how it contributes to these goals, as well as experiments that demonstrate a few types of research questions SEGAR can help answer.
• Abstract（参考訳）: 対話型環境における逐次意思決定タスクの一般化に関する研究の課題は、明らかに進歩を示すベンチマークを設計することである。 目立った道のりはあったが、現在のベンチマークでは、適切な露出や根底にある要因の直感的な制御を提供しておらず、簡単に実装でき、カスタマイズ可能で、拡張可能でもなく、計算に費用がかかる。 汎用エージェント研究のためのサンドボックス環境(SEGAR)を構築した。 SEGARは、一般化目的をタスク分布を指定することで容易に設計できるので、RLにおける一般化研究の容易さと説明責任を向上させる。 本稿では、SEGARの概要と、SEGARがこれらの目標にどのように貢献するか、および、SEGARが答えられるいくつかの研究課題を実証する実験を紹介する。

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