論文の概要: Learning Robust Dynamics through Variational Sparse Gating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11698v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 02:56:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 13:51:36.135362
• Title: Learning Robust Dynamics through Variational Sparse Gating
• Title（参考訳）: 変動スパースゲーティングによるロバストダイナミクスの学習
• Authors: Arnav Kumar Jain, Shivakanth Sujit, Shruti Joshi, Vincent Michalski, Danijar Hafner, Samira Ebrahimi-Kahou
• Abstract要約: 多くのオブジェクトを持つ環境では、少数のオブジェクトが同時に動いたり相互作用したりしているのが普通です。 本稿では,このスパース相互作用の帰納バイアスを,画素から学習した世界モデルの潜在ダイナミクスに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.476155786474358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning world models from their sensory inputs enables agents to plan for actions by imagining their future outcomes. World models have previously been shown to improve sample-efficiency in simulated environments with few objects, but have not yet been applied successfully to environments with many objects. In environments with many objects, often only a small number of them are moving or interacting at the same time. In this paper, we investigate integrating this inductive bias of sparse interactions into the latent dynamics of world models trained from pixels. First, we introduce Variational Sparse Gating (VSG), a latent dynamics model that updates its feature dimensions sparsely through stochastic binary gates. Moreover, we propose a simplified architecture Simple Variational Sparse Gating (SVSG) that removes the deterministic pathway of previous models, resulting in a fully stochastic transition function that leverages the VSG mechanism. We evaluate the two model architectures in the BringBackShapes (BBS) environment that features a large number of moving objects and partial observability, demonstrating clear improvements over prior models.
• Abstract（参考訳）: 感覚入力から世界モデルを学ぶことで、エージェントは将来の成果を想像して行動の計画を立てることができる。 世界モデルはこれまで、少ないオブジェクトでシミュレーションされた環境でのサンプル効率を改善することが示されているが、多くのオブジェクトを持つ環境ではうまく適用されていない。 多くのオブジェクトを持つ環境では、少数のオブジェクトだけが同時に移動または相互作用していることが多い。 本稿では,このスパース相互作用の帰納バイアスを,画素から学習した世界モデルの潜在ダイナミクスに統合する。 まず,変分スパースゲーティング(VSG)を導入し,その特徴次元を確率的二乗ゲートを通して疎に更新する潜在力学モデルを提案する。 さらに,従来のモデルの決定論的経路を排除し,VSG機構を利用した完全確率遷移関数を実現する,単純化されたアーキテクチャであるSimple Variational Sparse Gating (SVSG)を提案する。 bringBackShapes(BBS)環境における2つのモデルアーキテクチャの評価を行った。

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