論文の概要: Emergence of Adaptive Circadian Rhythms in Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12143v1
• Date: Sat, 22 Jul 2023 18:47:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 17:48:55.027368
• Title: Emergence of Adaptive Circadian Rhythms in Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習における適応型概日リズムの創発
• Authors: Aqeel Labash, Florian Fletzer, Daniel Majoral, Raul Vicente
• Abstract要約: 環境の規則性に適応することは、生物が出来事や計画を予測するために重要である。 深部強化学習エージェントにおける概日リズムの出現について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Adapting to regularities of the environment is critical for biological organisms to anticipate events and plan. A prominent example is the circadian rhythm corresponding to the internalization by organisms of the $24$-hour period of the Earth's rotation. In this work, we study the emergence of circadian-like rhythms in deep reinforcement learning agents. In particular, we deployed agents in an environment with a reliable periodic variation while solving a foraging task. We systematically characterize the agent's behavior during learning and demonstrate the emergence of a rhythm that is endogenous and entrainable. Interestingly, the internal rhythm adapts to shifts in the phase of the environmental signal without any re-training. Furthermore, we show via bifurcation and phase response curve analyses how artificial neurons develop dynamics to support the internalization of the environmental rhythm. From a dynamical systems view, we demonstrate that the adaptation proceeds by the emergence of a stable periodic orbit in the neuron dynamics with a phase response that allows an optimal phase synchronisation between the agent's dynamics and the environmental rhythm.
• Abstract（参考訳）: 環境の規則性に適応することは、生物が出来事や計画を予測するために重要である。 顕著な例は、地球の自転の24ドルの時間帯の生物による内部化に対応する概日リズムである。 本研究では,深層強化学習エージェントにおける概日リズムの出現について検討する。 特に,飼料処理を解決しながら,信頼できる周期変動のある環境にエージェントを配置した。 学習中のエージェントの行動を体系的に特徴付け,内在的かつ訓練可能なリズムの出現を実証する。 興味深いことに、内部リズムは、再訓練せずに環境信号の位相の変化に適応する。 さらに,バイファーカレーションと位相応答曲線を用いて,人工ニューロンが環境リズムの内部化を支援するためにどのようにダイナミクスを発達させるかを解析した。 動的システムの観点から、適応は、エージェントのダイナミクスと環境リズムの最適な位相同期を可能にする位相応答を用いて、ニューロン力学における安定周期軌道の出現によって進行することを示す。

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