論文の概要: ConSpec: honing in on critical steps for rapid learning and generalization in RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05845v5
• Date: Thu, 14 Sep 2023 07:55:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 19:40:07.493193
• Title: ConSpec: honing in on critical steps for rapid learning and generalization in RL
• Title（参考訳）: ConSpec:RLにおける迅速な学習と一般化のための重要なステップについて
• Authors: Chen Sun, Wannan Yang, Thomas Jiralerspong, Dane Malenfant, Benjamin Alsbury-Nealy, Yoshua Bengio, Blake Richards
• Abstract要約: 我々は、コントラスト学習を用いて、重要なステップにこだわる新しい強化学習アルゴリズムを提案する。 ConSpecは、新しい対照的な損失によって、タスクの重要なステップのためのプロトタイプのセットを学習する。 成功するステップの小さなセットを振り返って特定するのは、環境にあるすべてのステップにおいて、前向きに報酬を予測するよりも容易です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.436494923745734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In real life, success is often contingent upon multiple critical steps that are distant in time from each other and from the final reward. These critical steps are challenging to identify with traditional reinforcement learning (RL) methods that rely on the Bellman equation for credit assignment. Here, we present a new RL algorithm that uses offline contrastive learning to hone in on critical steps. This algorithm, which we call contrastive introspection (ConSpec), can be added to any existing RL algorithm. ConSpec learns a set of prototypes for the critical steps in a task by a novel contrastive loss and delivers an intrinsic reward when the current state matches one of these prototypes. The prototypes in ConSpec provide two key benefits for credit assignment: (1) They enable rapid identification of all the critical steps. (2) They do so in a readily interpretable manner, enabling out-of-distribution generalization when sensory features are altered. Distinct from other contemporary RL approaches to credit assignment, ConSpec takes advantage of the fact that it is easier to retrospectively identify the small set of steps that success is contingent upon than it is to prospectively predict reward at every step taken in the environment. Altogether, ConSpec improves learning in a diverse set of RL tasks, including both those with explicit, discrete critical steps and those with complex, continuous critical steps.
• Abstract（参考訳）: 実生活では、成功はしばしば、互いに時間的に、そして最終的な報酬から遠ざかる複数の重要なステップに付随する。 これらの重要なステップは、信用代入のベルマン方程式に依存する従来の強化学習(RL)手法と同一視することが難しい。 ここでは、オフラインのコントラスト学習を用いて重要なステップに注目する新しいRLアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムはコントラストイントロスペクション(ConSpec)と呼ばれ、既存のRLアルゴリズムに追加することができる。 conspecは、新しい対照的な損失によって、タスクのクリティカルステップのプロトタイプセットを学習し、現在の状態がこれらのプロトタイプの1つにマッチすると、本質的な報酬を与える。 ConSpecのプロトタイプは、クレジット代入に2つの重要な利点を提供している。 2) 容易に解釈可能な方法で実施し,感覚的特徴が変化した場合の分布の一般化を可能にする。 他の現代のRLアプローチと異なり、ConSpecは、成功が待ち受けている小さなステップのセットを、環境におけるすべてのステップで前向きに報酬を予測するよりも、遡及的に特定することが容易であるという事実を生かしている。 さらにConSpecは、明示的で離散的なクリティカルステップと、複雑で連続的なクリティカルステップの両方を含む、さまざまなRLタスクの学習を改善する。

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