論文の概要: Discover Life Skills for Planning with Bandits via Observing and Learning How the World Works

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08130v1
• Date: Sun, 17 Jul 2022 10:05:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 15:22:04.763625
• Title: Discover Life Skills for Planning with Bandits via Observing and Learning How the World Works
• Title（参考訳）: 世界がどのように機能するかを観察し学ぶことで、バンディットによる計画のためのライフスキルを見つける
• Authors: Tin Lai
• Abstract要約: 本研究では,世界との歴史的相互作用を観察し,学習することで,抽象的なスキルを創出するための新しい手法を提案する。 我々のフレームワークは、未知の前提条件下での一連のアクションを介してマルコフ状態空間モデルで動作する。 この計画手法は高次元状態領域において実験的に非常に競合的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0839245814393728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel approach for planning agents to compose abstract skills via observing and learning from historical interactions with the world. Our framework operates in a Markov state-space model via a set of actions under unknown pre-conditions. We formulate skills as high-level abstract policies that propose action plans based on the current state. Each policy learns new plans by observing the states' transitions while the agent interacts with the world. Such an approach automatically learns new plans to achieve specific intended effects, but the success of such plans is often dependent on the states in which they are applicable. Therefore, we formulate the evaluation of such plans as infinitely many multi-armed bandit problems, where we balance the allocation of resources on evaluating the success probability of existing arms and exploring new options. The result is a planner capable of automatically learning robust high-level skills under a noisy environment; such skills implicitly learn the action pre-condition without explicit knowledge. We show that this planning approach is experimentally very competitive in high-dimensional state space domains.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,世界との歴史的交流からの観察と学習を通じて抽象的スキルを構成するための新しい手法を提案する。 我々のフレームワークは、未知の前提条件下での一連のアクションを介してマルコフ状態空間モデルで動作する。 我々は,現状に基づく行動計画を提案するハイレベルな抽象政策としてスキルを定式化する。 各政策は、エージェントが世界と対話している間に州の遷移を観察して新しい計画を学ぶ。 このようなアプローチは、特定の意図した効果を達成するための新しい計画を自動的に学習するが、そのような計画の成功は、しばしば適用可能な状態に依存する。 そこで我々は,既存兵器の成功確率の評価と新たな選択肢の探索に資源配分のバランスをとるため,無限に多数のマルチアームバンディット問題としてそのような計画の評価を定式化する。 その結果、雑音環境下でロバストなハイレベルスキルを自動的に学習することが可能なプランナーが、明示的な知識を伴わずに暗黙的に行動前条件を学習できる。 この計画手法は高次元状態領域において実験的に非常に競合的であることを示す。

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