論文の概要: Learning Embeddings for Sequential Tasks Using Population of Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03311v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 23:38:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 18:01:44.523211
• Title: Learning Embeddings for Sequential Tasks Using Population of Agents
• Title（参考訳）: エージェント集団を用いた逐次タスクのための学習埋め込み
• Authors: Mridul Mahajan, Georgios Tzannetos, Goran Radanovic, Adish Singla
• Abstract要約: 1つのタスクでエージェントのパフォーマンスを観察すると、2つのタスクが互いに類似しているという考え方を活用することで、そのパフォーマンスに関する不確実性を減らすことができる。 この直感は、多種多様なエージェントを用いてタスク間の類似度を測定する情報理論的基準によって捉えられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.938305951421142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an information-theoretic framework to learn fixed-dimensional embeddings for tasks in reinforcement learning. We leverage the idea that two tasks are similar to each other if observing an agent's performance on one task reduces our uncertainty about its performance on the other. This intuition is captured by our information-theoretic criterion which uses a diverse population of agents to measure similarity between tasks in sequential decision-making settings. In addition to qualitative assessment, we empirically demonstrate the effectiveness of our techniques based on task embeddings by quantitative comparisons against strong baselines on two application scenarios: predicting an agent's performance on a test task by observing its performance on a small quiz of tasks, and selecting tasks with desired characteristics from a given set of options.
• Abstract（参考訳）: 強化学習におけるタスクの定次元埋め込みを学習するための情報理論フレームワークを提案する。 1つのタスクでエージェントのパフォーマンスを観察すると、2つのタスクが互いに類似しているという考え方を活用することで、そのパフォーマンスに関する不確実性を減らすことができる。 この直感は、様々なエージェント群を用いて、逐次的な意思決定設定におけるタスク間の類似性を測定する情報理論的な基準によって捉えられる。 定性評価に加えて,2つのアプリケーションシナリオにおける強基線に対する定量的比較によるタスク埋め込みに基づく手法の有効性を実証的に実証した。

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