論文の概要: Levin Tree Search with Context Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16945v2
• Date: Tue, 27 Jun 2023 10:21:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 16:37:45.192352
• Title: Levin Tree Search with Context Models
• Title（参考訳）: 文脈モデルを用いた木探索
• Authors: Laurent Orseau, Marcus Hutter, Levi H.S. Lelis
• Abstract要約: Levin Tree Search (LTS)は、ポリシー(アクション上の確率分布)を利用する検索アルゴリズムである。 ニューラルネットワークは、オンライン圧縮文献(LTS+CM)から派生したパラメータ化コンテキストモデルに代用可能であることを示す。 LTS+CMがルービックキューブを数百の展開で解く政策を学習できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.971375129610536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Levin Tree Search (LTS) is a search algorithm that makes use of a policy (a probability distribution over actions) and comes with a theoretical guarantee on the number of expansions before reaching a goal node, depending on the quality of the policy. This guarantee can be used as a loss function, which we call the LTS loss, to optimize neural networks representing the policy (LTS+NN). In this work we show that the neural network can be substituted with parameterized context models originating from the online compression literature (LTS+CM). We show that the LTS loss is convex under this new model, which allows for using standard convex optimization tools, and obtain convergence guarantees to the optimal parameters in an online setting for a given set of solution trajectories -- guarantees that cannot be provided for neural networks. The new LTS+CM algorithm compares favorably against LTS+NN on several benchmarks: Sokoban (Boxoban), The Witness, and the 24-Sliding Tile puzzle (STP). The difference is particularly large on STP, where LTS+NN fails to solve most of the test instances while LTS+CM solves each test instance in a fraction of a second. Furthermore, we show that LTS+CM is able to learn a policy that solves the Rubik's cube in only a few hundred expansions, which considerably improves upon previous machine learning techniques.
• Abstract（参考訳）: Levin Tree Search (LTS) は、ポリシー(アクション上の確率分布)を利用する検索アルゴリズムであり、ポリシーの質に応じてゴールノードに到達する前に展開数について理論的に保証される。 この保証は、LTS損失と呼ばれる損失関数として使用することができ、ポリシー(LTS+NN)を表すニューラルネットワークを最適化する。 本研究では,ニューラルネットワークをオンライン圧縮文献(LTS+CM)から派生したパラメータ化コンテキストモデルに代用できることを示す。 この新モデルでは、LTS損失は凸であり、標準的な凸最適化ツールを使用でき、与えられた解軌跡のオンライン設定における最適パラメータへの収束保証が得られる。 新しいLTS+CMアルゴリズムは、ソコバン(Boxoban)、The Witness、24-Sliding Tile puzzle(STP)といったいくつかのベンチマークでLTS+NNと好意的に比較する。 LTS+NNはテストインスタンスのほとんどを解決できず、LTS+CMは各テストインスタンスを1秒で解決する。 さらに、lts+cmは数百の展開でルービックキューブを解くポリシーを学習できることを示し、従来の機械学習技術により大幅に改善することを示した。

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