論文の概要: Learning from Symmetry: Meta-Reinforcement Learning with Symmetric Data and Language Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10656v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 20:54:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 13:24:09.331874
• Title: Learning from Symmetry: Meta-Reinforcement Learning with Symmetric Data and Language Instructions
• Title（参考訳）: 対称性から学ぶ:対称データと言語命令を用いたメタ強化学習
• Authors: Xiangtong Yao, Zhenshan Bing, Genghang Zhuang, Kejia Chen, Hongkuan Zhou, Kai Huang and Alois Knoll
• Abstract要約: 言語条件付きメタRLは、言語命令とエージェントの振る舞いを一致させて一般化を改善する。 本稿では,対称データと言語命令を用いて,新しいタスクを効率的に学習できる2次元MDPメタ強化学習法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.357414274820577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Meta-reinforcement learning (meta-RL) is a promising approach that enables the agent to learn new tasks quickly. However, most meta-RL algorithms show poor generalization in multiple-task scenarios due to the insufficient task information provided only by rewards. Language-conditioned meta-RL improves the generalization by matching language instructions and the agent's behaviors. Learning from symmetry is an important form of human learning, therefore, combining symmetry and language instructions into meta-RL can help improve the algorithm's generalization and learning efficiency. We thus propose a dual-MDP meta-reinforcement learning method that enables learning new tasks efficiently with symmetric data and language instructions. We evaluate our method in multiple challenging manipulation tasks, and experimental results show our method can greatly improve the generalization and efficiency of meta-reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: メタ強化学習(Meta-RL)は,エージェントが新しいタスクを素早く学習できるようにする,有望なアプローチである。 しかし、ほとんどのメタRLアルゴリズムは、報酬のみによって提供されるタスク情報不足のため、マルチタスクシナリオでの一般化が不十分である。 言語条件付きメタRLは、言語命令とエージェントの振る舞いを一致させて一般化を改善する。 対称性から学ぶことは人間の学習の重要な形態であり、対称性と言語命令をメタrlに組み合わせることでアルゴリズムの一般化と学習効率を向上させることができる。 そこで本稿では,新しいタスクを対称データと言語命令で効率的に学習できる2次元MDPメタ強化学習法を提案する。 提案手法は,複数の難解な操作タスクで評価し,実験により,メタ強化学習の一般化と効率を大幅に向上できることを示した。

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