論文の概要: Automatic Reward Design via Learning Motivation-Consistent Intrinsic Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14722v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 14:52:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 12:18:57.526618
• Title: Automatic Reward Design via Learning Motivation-Consistent Intrinsic Rewards
• Title（参考訳）: 学習モチベーションに一貫性のある固有リワードによる自動リワード設計
• Authors: Yixiang Wang, Yujing Hu, Feng Wu, Yingfeng Chen
• Abstract要約: 報酬の最大化という基本的な目標を捉えたモチベーションの概念を導入する。 提案手法は, 遅延報酬, 探索, 信用代入といった問題に対処する上で, 最先端の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.068337522093096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reward design is a critical part of the application of reinforcement learning, the performance of which strongly depends on how well the reward signal frames the goal of the designer and how well the signal assesses progress in reaching that goal. In many cases, the extrinsic rewards provided by the environment (e.g., win or loss of a game) are very sparse and make it difficult to train agents directly. Researchers usually assist the learning of agents by adding some auxiliary rewards in practice. However, designing auxiliary rewards is often turned to a trial-and-error search for reward settings that produces acceptable results. In this paper, we propose to automatically generate goal-consistent intrinsic rewards for the agent to learn, by maximizing which the expected accumulative extrinsic rewards can be maximized. To this end, we introduce the concept of motivation which captures the underlying goal of maximizing certain rewards and propose the motivation based reward design method. The basic idea is to shape the intrinsic rewards by minimizing the distance between the intrinsic and extrinsic motivations. We conduct extensive experiments and show that our method performs better than the state-of-the-art methods in handling problems of delayed reward, exploration, and credit assignment.
• Abstract（参考訳）: 報酬設計は強化学習の応用において重要な部分であり、その性能は、その報酬信号が設計者の目標を十分に満たしていることと、その目標達成の進捗を評価することに大きく依存している。 多くの場合、環境によって提供される外因的な報酬(例えば、ゲームの勝利や負け)は非常に疎外であり、エージェントを直接訓練することが困難である。 研究者は通常、補助的な報酬を追加することでエージェントの学習を支援する。 しかし、補助報酬の設計は、しばしば許容可能な結果をもたらす報酬設定の試行錯誤検索に向けられる。 本稿では,期待される累積的外因性報酬を最大化することにより,エージェントが学習する目標に一貫性のある内因性報酬を自動的に生成することを提案する。 そこで本研究では,一定の報酬を最大化する目標を捉えたモチベーションの概念を導入し,モチベーションに基づく報酬設計法を提案する。 基本的な考え方は、本質的な動機と外生的な動機の間の距離を最小化し、本質的な報酬を形成することである。 我々は広範な実験を行い, 遅延報酬, 探索, 信用割当といった問題に対処する上で, 最先端の手法よりも優れた性能を示す。

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