論文の概要: Reinforcement Teaching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11897v3
• Date: Sat, 25 Jan 2025 23:12:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 20:38:01.791120
• Title: Reinforcement Teaching
• Title（参考訳）: 強化指導
• Authors: Calarina Muslimani, Alex Lewandowski, Dale Schuurmans, Matthew E. Taylor, Jun Luo,
• Abstract要約: 我々は、機械学習アルゴリズムの学習プロセスを改善するために、強化指導と呼ばれる統一メタ学習フレームワークを開発する。 強化指導の下では、生徒の学習アルゴリズムを改善するために、強化を通じて教育方針が学習される。 強化指導の汎用性を示すために,教師が強化学習と教師あり学習アルゴリズムの両方を大幅に改善する実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.231724440690776
• License:
• Abstract: Machine learning algorithms learn to solve a task, but are unable to improve their ability to learn. Meta-learning methods learn about machine learning algorithms and improve them so that they learn more quickly. However, existing meta-learning methods are either hand-crafted to improve one specific component of an algorithm or only work with differentiable algorithms. We develop a unifying meta-learning framework, called Reinforcement Teaching, to improve the learning process of \emph{any} algorithm. Under Reinforcement Teaching, a teaching policy is learned, through reinforcement, to improve a student's learning algorithm. To learn an effective teaching policy, we introduce the parametric-behavior embedder that learns a representation of the student's learnable parameters from its input/output behavior. We further use learning progress to shape the teacher's reward, allowing it to more quickly maximize the student's performance. To demonstrate the generality of Reinforcement Teaching, we conduct experiments in which a teacher learns to significantly improve both reinforcement and supervised learning algorithms. Reinforcement Teaching outperforms previous work using heuristic reward functions and state representations, as well as other parameter representations.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムはタスクの解き方を学習するが、学習能力を改善することはできない。 メタ学習手法は機械学習アルゴリズムについて学び、より早く学習できるように改善する。 しかし、既存のメタ学習手法は、アルゴリズムの特定のコンポーネントを改善するために手作業で設計されるか、あるいは差別化可能なアルゴリズムでのみ動作する。 我々は,強化指導と呼ばれるメタラーニングフレームワークを開発し,emph{any}アルゴリズムの学習プロセスを改善する。 強化指導の下では、生徒の学習アルゴリズムを改善するために、強化を通じて教育方針が学習される。 効果的な教育方針を学習するために,学生の学習可能なパラメータの表現を入出力行動から学習するパラメトリック・ビヘイビア・埋め込み機を導入する。 さらに、学習の進歩を利用して教師の報酬を形作り、生徒のパフォーマンスをより迅速に最大化する。 強化指導の汎用性を示すために,教師が強化学習と教師あり学習アルゴリズムの両方を大幅に改善する実験を行った。 強化教育は、ヒューリスティックな報酬関数や状態表現、および他のパラメータ表現を用いて、以前の作業より優れている。

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