Fugu-MT 論文翻訳(概要): A large parametrized space of meta-reinforcement learning tasks

論文の概要: A large parametrized space of meta-reinforcement learning tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05583v1
Date: Sat, 11 Feb 2023 02:58:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-14 19:47:36.370668
Title: A large parametrized space of meta-reinforcement learning tasks
Title（参考訳）: メタ強化学習タスクの大規模パラメトリック化空間
Authors: Thomas Miconi
Abstract要約: 本稿では,任意の刺激を伴うメタ強化学習(meta-RL)タスクのパラメータ化空間について述べる。パラメトリゼーションにより、任意の数の新しいメタ学習タスクをランダムに生成できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7666483899332643
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We describe a parametrized space for simple meta-reinforcement-learning (meta-RL) tasks with arbitrary stimuli. The parametrization allows us to randomly generate an arbitrary number of novel simple meta-learning tasks. The space of meta-RL tasks covered by this parametrization includes many well-known meta-RL tasks, such as bandit tasks, the Harlow task, T-mazes, the Daw two-step task and others. Simple extensions allow it to capture tasks based on two-dimensional topological spaces, such as find-the-spot or key-door tasks. We describe a number of randomly generated meta-RL tasks and discuss potential issues arising from random generation.
Abstract（参考訳）: 任意の刺激を伴うメタ強化学習(meta-RL)タスクのパラメータ化空間について述べる。パラメータ化により、任意の数の新しいメタ学習タスクをランダムに生成できる。このパラメトリゼーションによってカバーされるメタRLタスクの空間は、バンディットタスク、ハーロータスク、T迷路、ドー2ステップタスクなど、よく知られたメタRLタスクを含む。単純な拡張により、検索スポットやキードアタスクのような2次元トポロジ空間に基づくタスクをキャプチャできる。ランダムに生成されたメタRLタスクについて記述し、乱発生による潜在的な問題について議論する。

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