論文の概要: On the Value of Myopic Behavior in Policy Reuse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17623v1
• Date: Sun, 28 May 2023 03:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 17:45:35.085609
• Title: On the Value of Myopic Behavior in Policy Reuse
• Title（参考訳）: 政策再利用における筋覚行動の価値について
• Authors: Kang Xu, Chenjia Bai, Shuang Qiu, Haoran He, Bin Zhao, Zhen Wang, Wei Li, Xuelong Li
• Abstract要約: 未知のシナリオで学習戦略を活用することは、人間の知性の基本である。 本稿では,Selectivemyopic bEhavior Control(SMEC)というフレームワークを提案する。 SMECは、事前ポリシーの共有可能な短期的行動とタスクポリシーの長期的行動を適応的に集約し、協調的な決定につながる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.37788288093299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Leveraging learned strategies in unfamiliar scenarios is fundamental to human intelligence. In reinforcement learning, rationally reusing the policies acquired from other tasks or human experts is critical for tackling problems that are difficult to learn from scratch. In this work, we present a framework called Selective Myopic bEhavior Control~(SMEC), which results from the insight that the short-term behaviors of prior policies are sharable across tasks. By evaluating the behaviors of prior policies via a hybrid value function architecture, SMEC adaptively aggregates the sharable short-term behaviors of prior policies and the long-term behaviors of the task policy, leading to coordinated decisions. Empirical results on a collection of manipulation and locomotion tasks demonstrate that SMEC outperforms existing methods, and validate the ability of SMEC to leverage related prior policies.
• Abstract（参考訳）: 未知のシナリオで学習戦略を活用することは、人間の知性の基本である。 強化学習では、他のタスクや人間の専門家から得られたポリシーを合理的に再利用することが、スクラッチから学ぶのが難しい問題に取り組む上で重要である。 本研究では,Selectivemyopic bEhavior Control~(SMEC)というフレームワークを提案する。 SMECは、ハイブリッドバリュー関数アーキテクチャによる事前ポリシーの動作を評価することにより、事前ポリシーの共有可能な短期的行動とタスクポリシーの長期的挙動を適応的に集約し、協調的な決定をもたらす。 操作と移動タスクのコレクションに関する実証的な結果は、SMECが既存の手法よりも優れており、SMECが関連する事前ポリシーを活用する能力を検証することを示している。

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