論文の概要: LECO: Learnable Episodic Count for Task-Specific Intrinsic Reward
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05409v1
- Date: Tue, 11 Oct 2022 12:34:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 14:28:08.673089
- Title: LECO: Learnable Episodic Count for Task-Specific Intrinsic Reward
- Title（参考訳）: LECO:タスク固有のリワードのための学習可能なエピソードカウント
- Authors: Daejin Jo, Sungwoong Kim, Daniel Wontae Nam, Taehwan Kwon, Seungeun
Rho, Jongmin Kim, Donghoon Lee
- Abstract要約: エピソードカウントは、単純だが効果的な本質的なモチベーションを、まばらな報酬を伴う強化学習のために設計するために広く用いられている。
本稿では,難解な探索問題において,タスク固有の固有報酬として効率的に機能する,学習可能なハッシュベースのエピソードカウントを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.876996382063517
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Episodic count has been widely used to design a simple yet effective
intrinsic motivation for reinforcement learning with a sparse reward. However,
the use of episodic count in a high-dimensional state space as well as over a
long episode time requires a thorough state compression and fast hashing, which
hinders rigorous exploitation of it in such hard and complex exploration
environments. Moreover, the interference from task-irrelevant observations in
the episodic count may cause its intrinsic motivation to overlook task-related
important changes of states, and the novelty in an episodic manner can lead to
repeatedly revisit the familiar states across episodes. In order to resolve
these issues, in this paper, we propose a learnable hash-based episodic count,
which we name LECO, that efficiently performs as a task-specific intrinsic
reward in hard exploration problems. In particular, the proposed intrinsic
reward consists of the episodic novelty and the task-specific modulation where
the former employs a vector quantized variational autoencoder to automatically
obtain the discrete state codes for fast counting while the latter regulates
the episodic novelty by learning a modulator to optimize the task-specific
extrinsic reward. The proposed LECO specifically enables the automatic
transition from exploration to exploitation during reinforcement learning. We
experimentally show that in contrast to the previous exploration methods LECO
successfully solves hard exploration problems and also scales to large state
spaces through the most difficult tasks in MiniGrid and DMLab environments.
- Abstract（参考訳）: エピソードカウントは、単純だが効果的な本質的なモチベーションを設計するために広く使われてきた。
しかし、高次元状態空間と長時間にわたるエピソードカウントの使用は、徹底的な状態圧縮と高速ハッシュを必要とするため、そのような硬く複雑な探査環境での厳密な利用を妨げている。
さらに、エピソード数におけるタスク非関連観測からの干渉は、その本質的なモチベーションがタスク関連の重要な状態の変化を見逃すことを招きかねない。
この問題を解決するため,本稿では,難解な探索問題においてタスク固有の内在的な報酬として効率的に機能する,学習可能なハッシュベースのエピソディックカウントを提案する。
特に、提案する本質的報酬は、前者がベクトル量子化された変分オートエンコーダを用いて離散状態符号を自動的に取得し、後者がモジュレータを学習してタスク固有の特有報酬を最適化してエピソドイノリティを規制する、エピソドイノリティとタスク固有の変調からなる。
提案したLECOは、強化学習中の探索から搾取への自動移行を可能にする。
従来の探査手法と対照的にLECOは,MiniGrid や DMLab の環境において,探索の難しさを解消し,また大規模状態空間にも拡張可能であることを示す。
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