論文の概要: Temporally Layered Architecture for Adaptive, Distributed and Continuous Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00723v1
• Date: Sun, 25 Dec 2022 08:46:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 04:14:57.308938
• Title: Temporally Layered Architecture for Adaptive, Distributed and Continuous Control
• Title（参考訳）: 適応的・分散的・継続的制御のための時間階層アーキテクチャ
• Authors: Devdhar Patel, Joshua Russell, Francesca Walsh, Tauhidur Rahman, Terrance Sejnowski, Hava Siegelmann
• Abstract要約: 本稿では,時間適応型分散制御システムTLAについて述べる。 TLAは、テンポラリな抽象化を実現するために、高速で遅いコントローラを階層化し、各レイヤが異なる時間スケールに集中できるようにします。 私たちのデザインは生物学的にインスパイアされ、環境の要求に応じて異なる時間スケールで行動を実行する人間の脳のアーキテクチャに基づいています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1700103865910503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present temporally layered architecture (TLA), a biologically inspired system for temporally adaptive distributed control. TLA layers a fast and a slow controller together to achieve temporal abstraction that allows each layer to focus on a different time-scale. Our design is biologically inspired and draws on the architecture of the human brain which executes actions at different timescales depending on the environment's demands. Such distributed control design is widespread across biological systems because it increases survivability and accuracy in certain and uncertain environments. We demonstrate that TLA can provide many advantages over existing approaches, including persistent exploration, adaptive control, explainable temporal behavior, compute efficiency and distributed control. We present two different algorithms for training TLA: (a) Closed-loop control, where the fast controller is trained over a pre-trained slow controller, allowing better exploration for the fast controller and closed-loop control where the fast controller decides whether to "act-or-not" at each timestep; and (b) Partially open loop control, where the slow controller is trained over a pre-trained fast controller, allowing for open loop-control where the slow controller picks a temporally extended action or defers the next n-actions to the fast controller. We evaluated our method on a suite of continuous control tasks and demonstrate the advantages of TLA over several strong baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時間適応型分散制御システムであるtemporly layered architecture (tla)を提案する。 TLAは、テンポラリな抽象化を実現するために、高速で遅いコントローラを階層化し、各レイヤが異なる時間スケールに集中できるようにする。 私たちのデザインは生物学的にインスパイアされ、環境の要求に応じて異なる時間スケールでアクションを実行する人間の脳のアーキテクチャを描きます。 このような分散制御設計は、特定の不確定な環境での生存性と正確性を高めるため、生体システム全体に広く普及している。 我々は,tlaが,永続的探索,適応制御,説明可能な時間的行動,計算効率,分散制御など,既存のアプローチよりも多くの利点を享受できることを実証する。 TLAを訓練するための2つの異なるアルゴリズムを提案する。 (a)ファストコントローラをトレーニング済みのスローコントローラ上でトレーニングし、ファストコントローラとクローズループ制御をよりよく探索し、各タイムステップでファストコントローラが「アクト」か「ノー」かを判断するクローズループ制御を行う。 (b) 一部開ループ制御(slow controller)は、事前訓練されたfast controller上でslow controllerをトレーニングし、slow controllerが時間的に拡張されたアクションを選択したり、次のnアクションをfast controllerにデファーするopen loop-controlを可能にする。 提案手法を一連の連続制御タスクで評価し,TLAの強塩基性に対する利点を実証した。

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