論文の概要: DEIR: Efficient and Robust Exploration through Discriminative-Model-Based Episodic Intrinsic Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10770v2
• Date: Thu, 18 May 2023 15:42:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 19:34:19.975368
• Title: DEIR: Efficient and Robust Exploration through Discriminative-Model-Based Episodic Intrinsic Rewards
• Title（参考訳）: deir: 識別モデルに基づく内因性報酬による効率的かつロバストな探索
• Authors: Shanchuan Wan, Yujin Tang, Yingtao Tian, Tomoyuki Kaneko
• Abstract要約: 探索は強化学習(RL)の基本的側面であり,その有効性はRLアルゴリズムの性能決定要因である。 近年の研究では、観察における新規性から推定される本質的な報酬による探索を奨励する効果が示されている。 条件付き相互情報項による本質的な報酬を理論的に導出する新手法であるDEIRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.09711130126031
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exploration is a fundamental aspect of reinforcement learning (RL), and its effectiveness is a deciding factor in the performance of RL algorithms, especially when facing sparse extrinsic rewards. Recent studies have shown the effectiveness of encouraging exploration with intrinsic rewards estimated from novelties in observations. However, there is a gap between the novelty of an observation and an exploration, as both the stochasticity in the environment and the agent's behavior may affect the observation. To evaluate exploratory behaviors accurately, we propose DEIR, a novel method in which we theoretically derive an intrinsic reward with a conditional mutual information term that principally scales with the novelty contributed by agent explorations, and then implement the reward with a discriminative forward model. Extensive experiments on both standard and advanced exploration tasks in MiniGrid show that DEIR quickly learns a better policy than the baselines. Our evaluations on ProcGen demonstrate both the generalization capability and the general applicability of our intrinsic reward. Our source code is available at https://github.com/swan-utokyo/deir.
• Abstract（参考訳）: 探索は強化学習(RL)の基本的側面であり、その有効性はRLアルゴリズムの性能決定要因である。 近年の研究では、観察のノベルティから推定した内在的な報酬で探索を促進する効果が示されている。 しかし、環境の確率性とエージェントの行動の両方が観察に影響を与える可能性があるため、観察の新規性と探索の間にはギャップがある。 探索行動を正確に評価するために,エージェント探索に寄与する新規性に主にスケールする条件付き相互情報項で内在的な報酬を理論的に導出する新しい手法であるdeirを提案し,その報酬を識別的フォワードモデルで実装する。 MiniGridの標準および高度な探査作業に関する大規模な実験は、DEIRがベースラインよりもすぐれたポリシーを学習していることを示している。 プロッゲンの評価は,本質的報酬の一般化能力と一般適用性の両方を示す。 ソースコードはhttps://github.com/swan-utokyo/deirで入手できます。

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