論文の概要: Generalizing LTL Instructions via Future Dependent Options

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04576v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 21:44:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 15:05:13.382197
• Title: Generalizing LTL Instructions via Future Dependent Options
• Title（参考訳）: 将来の依存オプションによるLTL命令の一般化
• Authors: Duo Xu, Faramarz Fekri
• Abstract要約: 本稿では,学習効率と最適性を向上した新しいマルチタスクアルゴリズムを提案する。 将来のサブゴールを満たす報酬をより効率的に伝達するために,サブゴール列に条件付きマルチステップ関数を訓練することを提案する。 3つの異なる領域の実験において、提案アルゴリズムにより訓練されたエージェントの一般化能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8578244861940725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Linear temporal logic (LTL) is a widely-used task specification language which has a compositional grammar that naturally induces temporally extended behaviours across tasks, including conditionals and alternative realizations. An important problem i RL with LTL tasks is to learn task-conditioned policies which can zero-shot generalize to new LTL instructions not observed in the training. However, because symbolic observation is often lossy and LTL tasks can have long time horizon, previous works can suffer from issues such as training sampling inefficiency and infeasibility or sub-optimality of the found solutions. In order to tackle these issues, this paper proposes a novel multi-task RL algorithm with improved learning efficiency and optimality. To achieve the global optimality of task completion, we propose to learn options dependent on the future subgoals via a novel off-policy approach. In order to propagate the rewards of satisfying future subgoals back more efficiently, we propose to train a multi-step value function conditioned on the subgoal sequence which is updated with Monte Carlo estimates of multi-step discounted returns. In experiments on three different domains, we evaluate the LTL generalization capability of the agent trained by the proposed method, showing its advantage over previous representative methods.
• Abstract（参考訳）: 線形時相論理(LTL)は、条件付きや代替的な実現を含むタスク間で時間的に拡張された振る舞いを自然に誘導する構成文法を持つ、広く使われているタスク仕様言語である。 LTLタスクにおけるi RLの重要な問題は、訓練中に観察されない新しいLTL命令にゼロショットで一般化できるタスク条件付きポリシーを学習することである。 しかしながら、シンボリックな観察はしばしば失われ、ltlタスクは長い時間軸を持つため、以前の作品ではサンプリング非効率の訓練や、検出された解の非実現性、あるいはサブオプティリティといった問題に苦しむことがある。 そこで本研究では,学習効率と最適性を向上したマルチタスクRLアルゴリズムを提案する。 タスク完了のグローバル最適性を達成するために、新しいオフ・ポリシー・アプローチにより、将来のサブゴールに依存する選択肢を学習することを提案する。 将来のサブゴールを満たす報酬をより効率的に伝達するために,モンテカルロのマルチステップ割引リターンの推定値で更新されたサブゴール列に条件付き多段階値関数を訓練することを提案する。 3つの異なる領域における実験において,提案手法で訓練されたエージェントのltl一般化能力を評価し,その利点を示した。

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