論文の概要: Symbol Guided Hindsight Priors for Reward Learning from Human Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09151v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 14:57:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 15:54:11.530702
• Title: Symbol Guided Hindsight Priors for Reward Learning from Human Preferences
• Title（参考訳）: 人間選好からの報酬学習のためのシンボル誘導後遺症前兆
• Authors: Mudit Verma and Katherine Metcalf
• Abstract要約: PRIor Over Rewards(PRIor Over Rewards, PRIOR) フレームワークを提案する。 我々は,前者の計算に抽象状態空間を用いることで,報酬学習とエージェントの性能がさらに向上することが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.512827436728378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Specifying rewards for reinforcement learned (RL) agents is challenging. Preference-based RL (PbRL) mitigates these challenges by inferring a reward from feedback over sets of trajectories. However, the effectiveness of PbRL is limited by the amount of feedback needed to reliably recover the structure of the target reward. We present the PRIor Over Rewards (PRIOR) framework, which incorporates priors about the structure of the reward function and the preference feedback into the reward learning process. Imposing these priors as soft constraints on the reward learning objective reduces the amount of feedback required by half and improves overall reward recovery. Additionally, we demonstrate that using an abstract state space for the computation of the priors further improves the reward learning and the agent's performance.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)エージェントに対する報酬の特定は困難である。 嗜好に基づくRL(PbRL)は、一連の軌道上のフィードバックから報酬を推測することでこれらの課題を軽減する。 しかし、PbRLの有効性は、目標報酬の構造を確実に回復するために必要なフィードバック量によって制限される。 本稿では,報酬関数の構造と選好フィードバックを報酬学習プロセスに組み込んだprior over rewards(prior)フレームワークを提案する。 報酬学習の目的にソフトな制約を課すことは、半分のフィードバックの量を減らし、全体の報酬回復を改善する。 さらに,事前の計算に抽象的な状態空間を用いることで,報酬学習とエージェントのパフォーマンスがさらに向上することを示す。

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