論文の概要: The Role of Diverse Replay for Generalisation in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05727v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 07:48:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 14:18:44.812836
• Title: The Role of Diverse Replay for Generalisation in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習における一般化のための多種多様なリプレイの役割
• Authors: Max Weltevrede, Matthijs T.J. Spaan, Wendelin B\"ohmer
• Abstract要約: 強化学習における探索戦略とリプレイバッファが一般化に与える影響について検討する。 トレーニング環境からより多様なデータを収集し、訓練することで、ゼロショットの一般化が新しい環境やタスクに改善されることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.754994171490016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In reinforcement learning (RL), key components of many algorithms are the exploration strategy and replay buffer. These strategies regulate what environment data is collected and trained on and have been extensively studied in the RL literature. In this paper, we investigate the impact of these components in the context of generalisation in multi-task RL. We investigate the hypothesis that collecting and training on more diverse data from the training environment will improve zero-shot generalisation to new environments/tasks. We motivate mathematically and show empirically that generalisation to states that are "reachable" during training is improved by increasing the diversity of transitions in the replay buffer. Furthermore, we show empirically that this same strategy also shows improvement for generalisation to similar but "unreachable" states and could be due to improved generalisation of latent representations.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)において、多くのアルゴリズムの重要な要素は探索戦略と再生バッファである。 これらの戦略は、収集および訓練された環境データを規制し、RL文献で広く研究されている。 本稿では,マルチタスクRLにおける一般化の文脈におけるこれらの成分の影響について検討する。 我々は,学習環境からより多様なデータを収集し,訓練することで,ゼロショットの一般化が新しい環境やタスクに改善されるという仮説を考察する。 我々は数学的動機付けを行い,リプレイバッファにおける遷移の多様性を増すことにより,トレーニング中に「到達可能」状態への一般化が改善されることを示す。 さらに、この戦略は類似するが「到達不能」な状態への一般化も改善し、潜在表現の一般化が改善されることも実証的に示している。

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