論文の概要: Structured State Space Models for In-Context Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03982v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 15:32:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 14:45:19.260717
• Title: Structured State Space Models for In-Context Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 文脈強化学習のための構造化状態空間モデル
• Authors: Chris Lu, Yannick Schroecker, Albert Gu, Emilio Parisotto, Jakob Foerster, Satinder Singh, Feryal Behbahani
• Abstract要約: 構造化状態空間列(S4)モデルは、最近、長距離シーケンスモデリングタスクにおいて最先端の性能を達成した。 隠れた状態を並列に初期化およびリセットできるS4の変種に対する修正を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.32481561675067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Structured state space sequence (S4) models have recently achieved state-of-the-art performance on long-range sequence modeling tasks. These models also have fast inference speeds and parallelisable training, making them potentially useful in many reinforcement learning settings. We propose a modification to a variant of S4 that enables us to initialise and reset the hidden state in parallel, allowing us to tackle reinforcement learning tasks. We show that our modified architecture runs asymptotically faster than Transformers and performs better than LSTM models on a simple memory-based task. Then, by leveraging the model's ability to handle long-range sequences, we achieve strong performance on a challenging meta-learning task in which the agent is given a randomly-sampled continuous control environment, combined with a randomly-sampled linear projection of the environment's observations and actions. Furthermore, we show the resulting model can adapt to out-of-distribution held-out tasks. Overall, the results presented in this paper suggest that the S4 models are a strong contender for the default architecture used for in-context reinforcement learning
• Abstract（参考訳）: structured state space sequence (s4)モデルは最近、長距離シーケンスモデリングタスクで最先端のパフォーマンスを達成している。 これらのモデルは高速な推論速度と並列トレーニングも備えており、多くの強化学習環境で有用である可能性がある。 本研究では,隠れた状態を並列に初期化,リセットすることが可能なS4の変種を改良し,強化学習タスクに取り組むことを提案する。 変更したアーキテクチャはトランスフォーマーよりも漸近的に高速に動作し、単純なメモリベースのタスクでLSTMモデルよりも優れた性能を発揮する。 そして,モデルが長距離シーケンスを処理できる能力を活用することで,エージェントがランダムにサンプリングされた連続的な制御環境と,ランダムにサンプリングされた環境の観察と行動の線形投影を併用した,挑戦的なメタ学習タスクにおいて,高い性能を達成する。 さらに,結果モデルが分散処理に適応できることを示す。 全体として,本論文で示した結果は,s4モデルがコンテキスト内強化学習に使用されるデフォルトアーキテクチャの強力な候補であることを示唆している。

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