論文の概要: Action Q-Transformer: Visual Explanation in Deep Reinforcement Learning with Encoder-Decoder Model using Action Query

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13879v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 07:06:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 18:42:15.757118
• Title: Action Q-Transformer: Visual Explanation in Deep Reinforcement Learning with Encoder-Decoder Model using Action Query
• Title（参考訳）: Action Q-Transformer:アクションクエリを用いたエンコーダ・デコーダモデルによる深層強化学習における視覚的説明
• Authors: Hidenori Itaya, Tsubasa Hirakawa, Takayoshi Yamashita, Hironobu Fujiyoshi, Komei Sugiura
• Abstract要約: Action Q-Transformer (AQT)は、Qラーニングに基づくDRL法にトランスフォーマーエンコーダデコーダ構造を導入する。 Atari 2600ゲームにおける注意の可視化は,様々なゲームタスクにおけるエージェントの意思決定の詳細な分析を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.290230029542328
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The excellent performance of Transformer in supervised learning has led to growing interest in its potential application to deep reinforcement learning (DRL) to achieve high performance on a wide variety of problems. However, the decision making of a DRL agent is a black box, which greatly hinders the application of the agent to real-world problems. To address this problem, we propose the Action Q-Transformer (AQT), which introduces a transformer encoder-decoder structure to Q-learning based DRL methods. In AQT, the encoder calculates the state value function and the decoder calculates the advantage function to promote the acquisition of different attentions indicating the agent's decision-making. The decoder in AQT utilizes action queries, which represent the information of each action, as queries. This enables us to obtain the attentions for the state value and for each action. By acquiring and visualizing these attentions that detail the agent's decision-making, we achieve a DRL model with high interpretability. In this paper, we show that visualization of attention in Atari 2600 games enables detailed analysis of agents' decision-making in various game tasks. Further, experimental results demonstrate that our method can achieve higher performance than the baseline in some games.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習におけるトランスフォーマーの優れた性能は、多種多様な問題において高い性能を達成するための深層強化学習(DRL)への潜在的な応用への関心を高めている。 しかし、DRLエージェントの決定はブラックボックスであり、現実世界の問題へのエージェントの適用を著しく妨げている。 そこで本研究では,Qラーニングに基づくDRL法に変換器エンコーダ・デコーダ構造を導入したAQT(Action Q-Transformer)を提案する。 aqtでは、エンコーダは状態値関数を計算し、デコーダはアドバンテージ関数を計算してエージェントの意思決定を示す異なる注意の獲得を促進する。 AQTのデコーダは、各アクションの情報を表すアクションクエリをクエリとして利用する。 これにより、状態値と各アクションに対する注意を得ることができます。 エージェントの意思決定を詳述したこれらの注意点を取得し,視覚化することにより,高い解釈性を有するDRLモデルを実現する。 本稿では,Atari 2600ゲームにおける注意の可視化により,各種ゲームタスクにおけるエージェントの意思決定を詳細に分析できることを示す。 さらに,実験結果から,いくつかのゲームにおいて,ベースラインよりも高い性能が得られることが示された。

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