論文の概要: Investigating the role of model-based learning in exploration and transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04009v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 11:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 16:39:14.756591
• Title: Investigating the role of model-based learning in exploration and transfer
• Title（参考訳）: 探索・移動におけるモデルベース学習の役割の検討
• Authors: Jacob Walker, Eszter V\'ertes, Yazhe Li, Gabriel Dulac-Arnold, Ankesh Anand, Th\'eophane Weber, Jessica B. Hamrick
• Abstract要約: 本稿では,モデルベースエージェントの文脈における伝達学習について検討する。 モデルベースアプローチは,移動学習におけるモデルフリーベースラインよりも優れていることがわかった。 本研究の結果から,本質的な探索と環境モデルが組み合わさって,自己監督的かつ新たな報酬関数に一般化可能なエージェントの方向性を示すことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.652741003589027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State of the art reinforcement learning has enabled training agents on tasks of ever increasing complexity. However, the current paradigm tends to favor training agents from scratch on every new task or on collections of tasks with a view towards generalizing to novel task configurations. The former suffers from poor data efficiency while the latter is difficult when test tasks are out-of-distribution. Agents that can effectively transfer their knowledge about the world pose a potential solution to these issues. In this paper, we investigate transfer learning in the context of model-based agents. Specifically, we aim to understand when exactly environment models have an advantage and why. We find that a model-based approach outperforms controlled model-free baselines for transfer learning. Through ablations, we show that both the policy and dynamics model learnt through exploration matter for successful transfer. We demonstrate our results across three domains which vary in their requirements for transfer: in-distribution procedural (Crafter), in-distribution identical (RoboDesk), and out-of-distribution (Meta-World). Our results show that intrinsic exploration combined with environment models present a viable direction towards agents that are self-supervised and able to generalize to novel reward functions.
• Abstract（参考訳）: state of the art reinforcement learningは、複雑さが増すタスクのトレーニングエージェントを可能にした。 しかし、現在のパラダイムでは、新しいタスクや新しいタスク構成への一般化を目的としたタスクの集合に対して、トレーニングエージェントをスクラッチから優先する傾向がある。 前者はデータ効率の低下に悩まされ、後者はテストタスクが配布外である場合に困難である。 世界の知識を効果的に伝達できるエージェントは、これらの問題に対する潜在的な解決策となる。 本稿ではモデルベースエージェントの文脈における伝達学習について検討する。 具体的には、環境モデルに利点と理由を正確に理解することを目指している。 モデルベースアプローチは、トランスファー学習のモデルフリーベースラインよりも優れています。 アブレーションにより, 政策モデルとダイナミクスモデルの両方が, 移動を成功させるために探索物質を通して学習できることを実証する。 転送要求が異なる3つの領域 – in-distriion procedural (Crafter), in-distriion same (RoboDesk), out-of-distriion (Meta-World) – で結果を示す。 本研究の結果から,本質的な探索と環境モデルが組み合わさって,自己監督的かつ新たな報酬関数に一般化可能なエージェントの方向性を示すことが明らかとなった。

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