論文の概要: CRC-RL: A Novel Visual Feature Representation Architecture for Unsupervised Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13473v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 08:41:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-02-01 17:16:30.995160
• Title: CRC-RL: A Novel Visual Feature Representation Architecture for Unsupervised Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: CRC-RL:教師なし強化学習のための新しい視覚特徴表現アーキテクチャ
• Authors: Darshita Jain, Anima Majumder, Samrat Dutta and Swagat Kumar
• Abstract要約: 改良された視覚的特徴を学習するために,CRC損失と呼ばれる不均一な損失関数を用いた新しいアーキテクチャを提案する。 提案したアーキテクチャはCRC-RLと呼ばれ、Deep Mind Controlスイート環境における既存の最先端手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4010632660248765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of visual feature representation learning with an aim to improve the performance of end-to-end reinforcement learning (RL) models. Specifically, a novel architecture is proposed that uses a heterogeneous loss function, called CRC loss, to learn improved visual features which can then be used for policy learning in RL. The CRC-loss function is a combination of three individual loss functions, namely, contrastive, reconstruction and consistency loss. The feature representation is learned in parallel to the policy learning while sharing the weight updates through a Siamese Twin encoder model. This encoder model is augmented with a decoder network and a feature projection network to facilitate computation of the above loss components. Through empirical analysis involving latent feature visualization, an attempt is made to provide an insight into the role played by this loss function in learning new action-dependent features and how they are linked to the complexity of the problems being solved. The proposed architecture, called CRC-RL, is shown to outperform the existing state-of-the-art methods on the challenging Deep mind control suite environments by a significant margin thereby creating a new benchmark in this field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、エンドツーエンド強化学習(RL)モデルの性能向上を目的とした視覚特徴表現学習の課題に対処する。 具体的には,crcロスと呼ばれる不均質な損失関数を用いて,rlのポリシ学習に使用できる視覚機能の改善を学習する,新しいアーキテクチャを提案する。 CRC-loss関数は3つの個別損失関数、すなわちコントラスト、再構成、一貫性損失の組み合わせである。 特徴表現はポリシー学習と並行して学習され、シャム双対エンコーダモデルを通じて重みの更新を共有する。 このエンコーダモデルは、上記の損失成分の計算を容易にするためにデコーダネットワークと特徴投影ネットワークとで拡張される。 潜在的特徴可視化を含む経験的分析を通じて、新しい行動依存的特徴の学習においてこの損失関数が果たす役割と、それらが解決される問題の複雑さとどのように関連しているかを考察する。 提案したアーキテクチャはCRC-RLと呼ばれ、Deep Mind Control Suite環境における既存の最先端の手法をかなりのマージンで上回り、この分野の新しいベンチマークを作成する。

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