Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rating-based Reinforcement Learning

論文の概要: Rating-based Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16348v2
Date: Mon, 29 Jan 2024 15:00:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-30 22:20:09.921165
Title: Rating-based Reinforcement Learning
Title（参考訳）: レーティングに基づく強化学習
Authors: Devin White, Mingkang Wu, Ellen Novoseller, Vernon J. Lawhern, Nicholas Waytowich, Yongcan Cao
Abstract要約: 本稿では,人間格付けを用いた新しい評価に基づく強化学習手法を開発し,強化学習における人的指導を得る。我々は,新しい評価に基づく強化学習手法の有効性とメリットを評価するために,いくつかの実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2855244508998243
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper develops a novel rating-based reinforcement learning approach that uses human ratings to obtain human guidance in reinforcement learning. Different from the existing preference-based and ranking-based reinforcement learning paradigms, based on human relative preferences over sample pairs, the proposed rating-based reinforcement learning approach is based on human evaluation of individual trajectories without relative comparisons between sample pairs. The rating-based reinforcement learning approach builds on a new prediction model for human ratings and a novel multi-class loss function. We conduct several experimental studies based on synthetic ratings and real human ratings to evaluate the effectiveness and benefits of the new rating-based reinforcement learning approach.
Abstract（参考訳）: 本稿では,人間格付けを用いた新しい評価に基づく強化学習手法を開発し,強化学習における人的指導を得る。既存の選好ベースおよびランキングベースの強化学習パラダイムとは異なり,評価に基づく強化学習アプローチは,サンプルペア間の相対的な比較を伴わずに,個々の軌跡の人間による評価に基づく。評価に基づく強化学習アプローチは、人間格付けの新しい予測モデルと、新しい多クラス損失関数に基づいている。我々は,新しい評価に基づく強化学習手法の有効性とメリットを評価するために,合成評価と実人評価に基づく実験を行った。

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