論文の概要: Learning Options via Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04590v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 22:34:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 14:18:13.115739
• Title: Learning Options via Compression
• Title（参考訳）: 圧縮による学習オプション
• Authors: Yiding Jiang, Evan Zheran Liu, Benjamin Eysenbach, Zico Kolter, Chelsea Finn
• Abstract要約: そこで本研究では,スキル記述長に対するペナルティと,最大限の目標を組み合わさった新たな目的を提案する。 我々の目的は、最大化可能性のみから学んだスキルと比較して、下流のタスクを少ないサンプルで解くスキルを学ぶことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.55893046218824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying statistical regularities in solutions to some tasks in multi-task reinforcement learning can accelerate the learning of new tasks. Skill learning offers one way of identifying these regularities by decomposing pre-collected experiences into a sequence of skills. A popular approach to skill learning is maximizing the likelihood of the pre-collected experience with latent variable models, where the latent variables represent the skills. However, there are often many solutions that maximize the likelihood equally well, including degenerate solutions. To address this underspecification, we propose a new objective that combines the maximum likelihood objective with a penalty on the description length of the skills. This penalty incentivizes the skills to maximally extract common structures from the experiences. Empirically, our objective learns skills that solve downstream tasks in fewer samples compared to skills learned from only maximizing likelihood. Further, while most prior works in the offline multi-task setting focus on tasks with low-dimensional observations, our objective can scale to challenging tasks with high-dimensional image observations.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク強化学習における課題に対する解の統計正則性を同定することは,新しい課題の学習を加速させる。 スキル学習は、事前に収集した経験を一連のスキルに分解することで、これらの正規性を識別する一つの方法を提供する。 スキル学習への一般的なアプローチは、潜在変数がスキルを表す潜在変数モデルで事前に収集された経験の可能性を最大化することである。 しかし、しばしば退化解を含む可能性を均等に最大化する多くの解が存在する。 そこで本研究では,最大限の目標と,そのスキルの記述長に対するペナルティを組み合わせた新しい目標を提案する。 この罰は、経験から共通の構造を最大限に抽出するスキルにインセンティブを与える。 実証的に、我々の目標は、最大化可能性のみから学んだスキルと比較して、下流タスクを少ないサンプルで解くスキルを学習する。 さらに,オフラインのマルチタスク設定におけるほとんどの作業は低次元の観察を伴うタスクに重点を置いているが,高次元の観察を伴う課題にスケールできる。

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