論文の概要: For SALE: State-Action Representation Learning for Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02451v1
• Date: Sun, 4 Jun 2023 19:47:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 17:49:09.817767
• Title: For SALE: State-Action Representation Learning for Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: SALE:Deep Reinforcement Learningのためのステートアクション表現学習
• Authors: Scott Fujimoto, Wei-Di Chang, Edward J. Smith, Shixiang Shane Gu, Doina Precup, David Meger
• Abstract要約: SALEは、状態と行動の間のニュアンスな相互作用をモデル化する埋め込みを学ぶための新しいアプローチである。 我々は、SALEとRLのチェックポイントをTD3に統合し、TD7アルゴリズムを構成する。 OpenAIのジムのベンチマークタスクでは、TD7は平均276.7%、TD3よりも50.7%、それぞれ300k、500Mのタイムステップでパフォーマンスが向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.51911455699882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of reinforcement learning (RL), representation learning is a proven tool for complex image-based tasks, but is often overlooked for environments with low-level states, such as physical control problems. This paper introduces SALE, a novel approach for learning embeddings that model the nuanced interaction between state and action, enabling effective representation learning from low-level states. We extensively study the design space of these embeddings and highlight important design considerations. We integrate SALE and an adaptation of checkpoints for RL into TD3 to form the TD7 algorithm, which significantly outperforms existing continuous control algorithms. On OpenAI gym benchmark tasks, TD7 has an average performance gain of 276.7% and 50.7% over TD3 at 300k and 5M time steps, respectively, and works in both the online and offline settings.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)の分野では、表現学習は複雑な画像に基づくタスクのための証明済みのツールであるが、物理制御問題などの低レベル状態の環境では見過ごされがちである。 本稿では,状態と動作の相互作用をモデル化し,低レベル状態からの効果的な表現学習を可能にする,埋め込み学習の新しいアプローチであるSALEを紹介する。 我々はこれらの埋め込みの設計空間を広く研究し、重要な設計上の考察を強調した。 我々は、SALEとRLのチェックポイントをTD3に組み込んでTD7アルゴリズムを作り、既存の連続制御アルゴリズムを著しく上回っている。 openai gymベンチマークタスクでは、td7は平均パフォーマンスが276.7%、td3が3kと5mのタイムステップで50.7%向上し、オンラインとオフラインの両方で動作します。

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