論文の概要: A Memory-Related Multi-Task Method Based on Task-Agnostic Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04100v1
• Date: Fri, 9 Sep 2022 03:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-12 12:39:45.851790
• Title: A Memory-Related Multi-Task Method Based on Task-Agnostic Exploration
• Title（参考訳）: タスク非依存探索に基づくメモリ関連マルチタスク手法
• Authors: Xianqi Zhang, Xingtao Wang, Xu Liu, Xiaopeng Fan and Debin Zhao
• Abstract要約: 模倣学習とは対照的に、専門家データはなく、環境探索を通じて収集されたデータのみである。 新しいタスクを解くためのアクションシーケンスは、複数のトレーニングタスクの軌道セグメントの組み合わせである可能性があるため、テストタスクと解決戦略は、トレーニングデータに直接存在しない。 本稿では,メモリ関連マルチタスク手法(M3)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.17597857264231
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We pose a new question: Can agents learn how to combine actions from previous tasks to complete new tasks, just as humans? In contrast to imitation learning, there is no expert data, only the data collected through environmental exploration. Compared with offline reinforcement learning, the problem of data distribution shift is more serious. Since the action sequence to solve the new task may be the combination of trajectory segments of multiple training tasks, in other words, the test task and the solving strategy do not exist directly in the training data. This makes the problem more difficult. We propose a Memory-related Multi-task Method (M3) to address this problem. The method consists of three stages. First, task-agnostic exploration is carried out to collect data. Different from previous methods, we organize the exploration data into a knowledge graph. We design a model based on the exploration data to extract action effect features and save them in memory, while an action predictive model is trained. Secondly, for a new task, the action effect features stored in memory are used to generate candidate actions by a feature decomposition-based approach. Finally, a multi-scale candidate action pool and the action predictive model are fused to generate a strategy to complete the task. Experimental results show that the performance of our proposed method is significantly improved compared with the baseline.
• Abstract（参考訳）: エージェントは、人間のように、以前のタスクからアクションを組み合わせて新しいタスクを完遂する方法を学ぶことができますか? 模倣学習とは対照的に、専門家データはなく、環境探索を通じて収集されたデータのみである。 オフラインの強化学習と比較して、データ分散シフトの問題は深刻である。 新しいタスクを解決するアクションシーケンスは、複数のトレーニングタスクの軌道セグメントの組み合わせであるかもしれないので、つまり、トレーニングデータに直接テストタスクと解決戦略が存在しない。 これにより問題はより難しくなる。 本稿では,メモリ関連マルチタスク手法(M3)を提案する。 方法は3段階からなる。 まず、データ収集のためにタスクに依存しない探索を行う。 従来の手法とは違って,探索データを知識グラフに整理する。 我々は,行動予測モデルを訓練しながら,行動効果の特徴を抽出し,記憶に保存する探索データに基づくモデルを設計する。 第二に、新しいタスクでは、メモリに格納されたアクションエフェクト機能を使用して、特徴分解に基づくアプローチで候補アクションを生成する。 最後に、マルチスケール候補アクションプールとアクション予測モデルを融合させてタスクを完了させる戦略を生成する。 実験の結果,提案手法の性能はベースラインと比較して有意に向上した。

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