論文の概要: Can Euclidean Symmetry be Leveraged in Reinforcement Learning and Planning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08226v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 04:01:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 14:53:57.824638
• Title: Can Euclidean Symmetry be Leveraged in Reinforcement Learning and Planning?
• Title（参考訳）: ユークリッド対称性は強化学習と計画に活用できるのか?
• Authors: Linfeng Zhao, Owen Howell, Jung Yeon Park, Xupeng Zhu, Robin Walters, and Lawson L.S. Wong
• Abstract要約: ロボットの作業では、参照フレームの変化は一般にシステムの基盤となる物理的特性に影響を与えない。 我々は、強化学習、計画、最適制御における離散的かつ連続的な対称性に関する先行研究を統一する理論を提唱した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.943193860994729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In robotic tasks, changes in reference frames typically do not influence the underlying physical properties of the system, which has been known as invariance of physical laws.These changes, which preserve distance, encompass isometric transformations such as translations, rotations, and reflections, collectively known as the Euclidean group. In this work, we delve into the design of improved learning algorithms for reinforcement learning and planning tasks that possess Euclidean group symmetry. We put forth a theory on that unify prior work on discrete and continuous symmetry in reinforcement learning, planning, and optimal control. Algorithm side, we further extend the 2D path planning with value-based planning to continuous MDPs and propose a pipeline for constructing equivariant sampling-based planning algorithms. Our work is substantiated with empirical evidence and illustrated through examples that explain the benefits of equivariance to Euclidean symmetry in tackling natural control problems.
• Abstract（参考訳）: ロボット作業において、参照フレームの変化は、通常、物理的法則の不変(invariance)として知られるシステムの基盤となる物理的性質に影響を与えない。 本研究では,ユークリッド群対称性を持つ強化学習と計画タスクのための改良学習アルゴリズムの設計について考察する。 強化学習,計画,最適制御における離散的および連続的対称性に関する先行研究を統一する理論を提唱した。 アルゴリズム側では、値ベースプランニングによる2次元経路計画をさらに連続的なMDPに拡張し、同変サンプリングベースプランニングアルゴリズムを構築するパイプラインを提案する。 我々の研究は経験的証拠で証明され、自然制御問題に取り組む際のユークリッド対称性に対する等分散の利点を説明する例を通して示される。

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