論文の概要: Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12787v3
- Date: Mon, 18 Dec 2023 18:28:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-12-21 03:38:01.520675
- Title: Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: Impartial Games:強化学習への挑戦
- Authors: Bei Zhou and S{\o}ren Riis
- Abstract要約: 我々はAlphaZeroスタイルの強化学習アルゴリズムが、プレイヤーが駒を共有する公平なゲームにおいて課題に直面していることを示す。
Nimは小さなボード上で学習できるが、AlphaZeroスタイルのアルゴリズムの学習の進歩は、ボードのサイズが大きくなると劇的に遅くなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While AlphaZero-style reinforcement learning (RL) algorithms excel in various
board games, in this paper we show that they face challenges on impartial games
where players share pieces. We present a concrete example of a game - namely
the children's game of Nim - and other impartial games that seem to be a
stumbling block for AlphaZero-style and similar self-play reinforcement
learning algorithms.
Our work is built on the challenges posed by the intricacies of data
distribution on the ability of neural networks to learn parity functions,
exacerbated by the noisy labels issue. Our findings are consistent with recent
studies showing that AlphaZero-style algorithms are vulnerable to adversarial
attacks and adversarial perturbations, showing the difficulty of learning to
master the games in all legal states.
We show that Nim can be learned on small boards, but the learning progress of
AlphaZero-style algorithms dramatically slows down when the board size
increases. Intuitively, the difference between impartial games like Nim and
partisan games like Chess and Go can be explained by the fact that if a small
part of the board is covered for impartial games it is typically not possible
to predict whether the position is won or lost as there is often zero
correlation between the visible part of a partly blanked-out position and its
correct evaluation. This situation starkly contrasts partisan games where a
partly blanked-out board position typically provides abundant or at least
non-trifle information about the value of the fully uncovered position.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,AlphaZero-style reinforcement learning (RL)アルゴリズムが様々なボードゲームで優れている一方で,プレイヤーが駒を共有する公平なゲームでは課題に直面していることを示す。
我々は、alphazero型および類似の自己遊び強化学習アルゴリズムの崩壊ブロックであるように見えるゲーム、すなわちnimの子供向けゲームおよびその他の不公平なゲームの具体例を示す。
我々の研究は、ニューラルネットワークがパリティ関数を学習する能力に関するデータ分散の複雑さによって引き起こされる課題に基づいており、ノイズラベルの問題によって悪化している。
最近の研究では、alphazeroスタイルのアルゴリズムが敵対的攻撃や敵対的摂動に対して脆弱であることを示しており、すべての合法状態においてゲームを習得する学習の難しさを示している。
Nimは小さなボード上で学習できるが、AlphaZeroスタイルのアルゴリズムの学習の進歩は、ボードのサイズが大きくなると劇的に遅くなる。
直感的には、Nim のような公平なゲームと Chess や Go のようなパルチザン的なゲームの違いは、ボードの小さな部分が公平なゲームでカバーされている場合、ある空白位置の可視的な部分とその正しい評価との相関がしばしばゼロであるので、その位置が勝つか失われるかを予測できないという事実によって説明できる。
この状況は、部分的に空白されたボード位置が典型的には、完全な未発見位置の値に関する多量または少なくともノントリフト情報を提供するパルチザンゲームとは対照的である。
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