論文の概要: Landmark Guided Active Exploration with State-specific Balance Coefficient

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17484v2
• Date: Wed, 17 Apr 2024 16:19:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 19:50:03.731647
• Title: Landmark Guided Active Exploration with State-specific Balance Coefficient
• Title（参考訳）: 状態依存バランス係数を用いたランドマークのアクティブ探索
• Authors: Fei Cui, Jiaojiao Fang, Mengke Yang, Guizhong Liu,
• Abstract要約: 目標条件付き値関数に基づいて,目標空間に計画を立てることにより,サブゴールの予測尺度を設計する。 本稿では,予測と新規性の尺度を統合することで,ランドマーク誘導型探査戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.539657469634845
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Goal-conditioned hierarchical reinforcement learning (GCHRL) decomposes long-horizon tasks into sub-tasks through a hierarchical framework and it has demonstrated promising results across a variety of domains. However, the high-level policy's action space is often excessively large, presenting a significant challenge to effective exploration and resulting in potentially inefficient training. In this paper, we design a measure of prospect for sub-goals by planning in the goal space based on the goal-conditioned value function. Building upon the measure of prospect, we propose a landmark-guided exploration strategy by integrating the measures of prospect and novelty which aims to guide the agent to explore efficiently and improve sample efficiency. In order to dynamically consider the impact of prospect and novelty on exploration, we introduce a state-specific balance coefficient to balance the significance of prospect and novelty. The experimental results demonstrate that our proposed exploration strategy significantly outperforms the baseline methods across multiple tasks.
• Abstract（参考訳）: ゴール条件付き階層強化学習(GCHRL)は,階層的な枠組みを通じて長期タスクをサブタスクに分解し,様々な領域で有望な結果を示した。 しかし、高水準政策の行動空間は、しばしば過度に大きくなり、効果的な探索に重大な挑戦をし、潜在的に非効率な訓練をもたらす。 本稿では,ゴール条件付き値関数に基づく目標空間の計画によるサブゴールの予測尺度を設計する。 本研究は, 予測の尺度に基づいて, エージェントが効率的に探索し, サンプル効率を向上させることを目的とした, 予測と新規性の尺度を統合したランドマーク誘導探索戦略を提案する。 探索における確率と新規性の影響を動的に考察するため,確率と新規性の重要性のバランスをとるために,州固有のバランス係数を導入する。 実験の結果,提案手法は複数のタスクにまたがるベースライン手法よりも有意に優れていた。

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