論文の概要: Online Real-Time Recurrent Learning Using Sparse Connections and Selective Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05326v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 23:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 14:17:16.863484
• Title: Online Real-Time Recurrent Learning Using Sparse Connections and Selective Learning
• Title（参考訳）: スパース接続と選択学習を用いたオンラインリアルタイム反復学習
• Authors: Khurram Javed, Haseeb Shah, Rich Sutton, Martha White
• Abstract要約: リカレント学習のための2つの一般的な勾配に基づく手法は、時間によるバックプロパゲーション(BPTT)とリアルタイムリカレント学習(RTRL)である。 BPTTは、勾配の計算の前に観測の完全なシーケンスを調べ、オンラインリアルタイム更新には適さない。RTRLはオンライン更新を行うことができるが、大規模なネットワークにはあまりスケールしない。 ネットワークを独立したモジュールに分解するか、再帰的なネットワークを漸進的に学習することにより、RTRLをパラメータ数と線形にスケールできることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.22676975178131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State construction from sensory observations is an important component of a reinforcement learning agent. One solution for state construction is to use recurrent neural networks. Two popular gradient-based methods for recurrent learning are back-propagation through time (BPTT), and real-time recurrent learning (RTRL). BPTT looks at the complete sequence of observations before computing gradients and is unsuitable for online real-time updates. RTRL can do online updates but scales poorly to large networks. In this paper, we propose two constraints that make RTRL scalable. We show that by either decomposing the network into independent modules or learning a recurrent network incrementally, we can make RTRL scale linearly with the number of parameters. Unlike prior scalable gradient estimation algorithms, such as UORO and Truncated-BPTT, our algorithms do not add noise or bias to the gradient estimate. Instead, they trade off the functional capacity of the recurrent network to achieve scalable learning. We demonstrate the effectiveness of our approach over Truncated-BPTT on a benchmark inspired by animal learning and in policy evaluation for expert Rainbow-DQN agents in the Arcade Learning Environment (ALE).
• Abstract（参考訳）: 感覚観察による状態構築は強化学習エージェントの重要な構成要素である。 状態構築のソリューションのひとつは、リカレントニューラルネットワークを使用することだ。 リカレント学習のための2つの一般的な勾配に基づく手法は、時間によるバックプロパゲーション(BPTT)とリアルタイムリカレント学習(RTRL)である。 BPTTは、勾配計算の前に観測の完全なシーケンスを調べ、オンラインリアルタイム更新には適さない。 rtrlはオンライン更新は可能だが、大規模ネットワークへのスケール性は低い。 本稿ではRTRLをスケーラブルにする2つの制約を提案する。 ネットワークを独立したモジュールに分解するか、再帰的なネットワークを漸進的に学習することにより、RTRLをパラメータ数と線形にスケールできることを示す。 UOROやTrncated-BPTTのような従来のスケーラブルな勾配推定アルゴリズムとは異なり、我々のアルゴリズムは勾配推定にノイズやバイアスを加えない。 代わりに、スケーラブルな学習を達成するために、リカレントネットワークの機能能力を切り離します。 我々は,動物学習に触発されたベンチマークと,アーケード学習環境(ALE)の専門家Rainbow-DQNエージェントの政策評価におけるTrncated-BPTTに対するアプローチの有効性を実証した。

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