論文の概要: Deep Reinforcement Learning from Hierarchical Preference Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02632v3
• Date: Mon, 10 Jun 2024 13:22:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 05:19:21.062028
• Title: Deep Reinforcement Learning from Hierarchical Preference Design
• Title（参考訳）: 階層的選好設計による深層強化学習
• Authors: Alexander Bukharin, Yixiao Li, Pengcheng He, Tuo Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,特定の構造を利用することにより,報酬設計プロセスの容易性を示す。 シナリオのための階層的な報酬モデリングフレームワーク -- HERONを提案する。 (I) フィードバック信号は自然に階層構造を呈し、 (II) 報酬は希少であるが、政策学習を支援するためにあまり重要でないサロゲートフィードバックを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.46415116087259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reward design is a fundamental, yet challenging aspect of reinforcement learning (RL). Researchers typically utilize feedback signals from the environment to handcraft a reward function, but this process is not always effective due to the varying scale and intricate dependencies of the feedback signals. This paper shows by exploiting certain structures, one can ease the reward design process. Specifically, we propose a hierarchical reward modeling framework -- HERON for scenarios: (I) The feedback signals naturally present hierarchy; (II) The reward is sparse, but with less important surrogate feedback to help policy learning. Both scenarios allow us to design a hierarchical decision tree induced by the importance ranking of the feedback signals to compare RL trajectories. With such preference data, we can then train a reward model for policy learning. We apply HERON to several RL applications, and we find that our framework can not only train high performing agents on a variety of difficult tasks, but also provide additional benefits such as improved sample efficiency and robustness. Our code is available at \url{https://github.com/abukharin3/HERON}.
• Abstract（参考訳）: リワードデザインは、強化学習(RL)の基本的な、しかし難しい側面である。 研究者は通常、環境からのフィードバック信号を使って報酬関数を手作りするが、このプロセスは、フィードバック信号の様々なスケールと複雑な依存関係のため、必ずしも効果的ではない。 本稿では,特定の構造を利用することにより,報酬設計プロセスの容易性を示す。 具体的には,階層的な報酬モデリングフレームワークであるHERONをシナリオとして提案する。 (I) フィードバック信号は自然に階層構造を呈し, (II) 報酬は希少であるが,政策学習を支援するための補助的フィードバックは少ない。 どちらのシナリオも、フィードバック信号の重要ランク付けによって誘導される階層的な決定木を設計し、RL軌道と比較することができる。 このような嗜好データを用いて、政策学習のための報酬モデルをトレーニングすることができる。 我々はHERONをいくつかのRLアプリケーションに適用し、我々のフレームワークは、様々な困難なタスクでハイパフォーマンスエージェントを訓練できるだけでなく、サンプル効率の改善やロバストネスなどの付加的なメリットも提供できることを発見した。 私たちのコードは \url{https://github.com/abukharin3/HERON} で利用可能です。

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