論文の概要: Maximum diffusion reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15293v3
• Date: Mon, 18 Dec 2023 17:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 22:45:33.555697
• Title: Maximum diffusion reinforcement learning
• Title（参考訳）: 最大拡散強化学習
• Authors: Thomas A. Berrueta, Allison Pinosky, Todd D. Murphey
• Abstract要約: 我々はエルゴード過程の統計力学を利用して、最大拡散強化学習と呼ぶ。 提案手法は,よく知られた最大エントロピー手法を一般化し,最先端性能を頑健に上回ることを示す。 我々の研究結果は、ロボットや自動運転車などの強化学習エージェントにおいて、より透明で信頼性の高い意思決定への道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.242701221163413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The assumption that data are independent and identically distributed underpins all machine learning. When data are collected sequentially from agent experiences this assumption does not generally hold, as in reinforcement learning. Here, we derive a method that overcomes these limitations by exploiting the statistical mechanics of ergodic processes, which we term maximum diffusion reinforcement learning. By decorrelating agent experiences, our approach provably enables single-shot learning in continuous deployments over the course of individual task attempts. Moreover, we prove our approach generalizes well-known maximum entropy techniques, and robustly exceeds state-of-the-art performance across popular benchmarks. Our results at the nexus of physics, learning, and control pave the way towards more transparent and reliable decision-making in reinforcement learning agents, such as locomoting robots and self-driving cars.
• Abstract（参考訳）: データが独立しているという仮定は、すべての機械学習を支えている。 エージェント経験から順次データが収集される場合、強化学習のように、一般的にこの仮定は持たない。 ここでは,最大拡散強化学習(maximum diffusion reinforcement learning)と呼ぶエルゴード過程の統計力学を活用し,これらの限界を克服する手法を導出する。 エージェントエクスペリエンスを分離することで,個々のタスク試行を通じて,継続的デプロイメントにおけるシングルショット学習を可能にします。 さらに,本手法は,よく知られた最大エントロピー手法を一般化し,一般的なベンチマークにおける最先端性能を著しく上回ることを示す。 nexus of physics, learning, and controlの結果は、ロボットや自動運転車などの強化学習エージェントにおける、より透明で信頼性の高い意思決定への道を開くものでした。

関連論文リスト

• "Give Me an Example Like This": Episodic Active Reinforcement Learning from Demonstrations [3.637365301757111]
  専門家デモ(RLED)からの強化学習(Reinforcement Learning from Expert Demonstrations)のような手法は、学習プロセス中のエージェント探索を促進するために外部の専門家によるデモンストレーションを導入します。 学習にとって最も有益な人間のデモのベストセットをどうやって選ぶかが、大きな関心事になります。 本稿では,学習エージェントが軌跡に基づく特徴空間において,専門家による実演を最適化したクエリを生成できるアルゴリズムEARLYを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T08:52:21Z)
• Multi-modal Causal Structure Learning and Root Cause Analysis [67.67578590390907]
  根本原因局所化のためのマルチモーダル因果構造学習手法であるMulanを提案する。 ログ選択言語モデルを利用してログ表現学習を行い、ログシーケンスを時系列データに変換する。 また、モダリティの信頼性を評価し、最終因果グラフを共同学習するための新しいキーパフォーマンスインジケータ対応アテンション機構も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T05:50:38Z)
• Joint Training of Deep Ensembles Fails Due to Learner Collusion [61.557412796012535]
  機械学習モデルのアンサンブルは、単一のモデルよりもパフォーマンスを改善する強力な方法として確立されている。 伝統的に、アンサンブルアルゴリズムは、ジョイントパフォーマンスの最適化を目標として、ベースラーナーを独立または逐次訓練する。 アンサンブルの損失を最小化することは、実際にはほとんど適用されないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T18:58:07Z)
• Evaluating Membership Inference Through Adversarial Robustness [6.983991370116041]
  本稿では,敵の強靭性に基づくメンバシップ推論攻撃の強化手法を提案する。 提案手法をFashion-MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100の3つのデータセットで評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-14T06:48:47Z)
• On Modality Bias Recognition and Reduction [70.69194431713825]
  マルチモーダル分類の文脈におけるモダリティバイアス問題について検討する。 本稿では,各ラベルの特徴空間を適応的に学習するプラグアンドプレイ損失関数法を提案する。 本手法は, ベースラインに比べ, 顕著な性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-25T13:47:09Z)
• Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and Benchmarking [106.25788536376007]
  人間や動物が行うような現実世界の具体的学習は、連続的で非エポゾディックな世界にある。 RLの一般的なベンチマークタスクはエピソジックであり、試行錯誤によってエージェントに複数の試行を行う環境がリセットされる。 この相違は、擬似環境向けに開発されたRLアルゴリズムを現実世界のプラットフォーム上で実行しようとする場合、大きな課題となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T16:28:06Z)
• Lifelong Learning from Event-based Data [22.65311698505554]
  イベントカメラが生成したデータから学習する方法を検討する。 特徴抽出と連続学習の両方からなるモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T17:59:41Z)
• Multi-Agent Imitation Learning with Copulas [102.27052968901894]
  マルチエージェント模倣学習は、観察と行動のマッピングを学習することで、デモからタスクを実行するために複数のエージェントを訓練することを目的としている。 本稿では,確率変数間の依存を捉える強力な統計ツールである copula を用いて,マルチエージェントシステムにおける相関関係と協調関係を明示的にモデル化する。 提案モデルでは,各エージェントの局所的行動パターンと,エージェント間の依存構造のみをフルにキャプチャするコプラ関数を別々に学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-10T03:49:41Z)
• DEALIO: Data-Efficient Adversarial Learning for Imitation from Observation [57.358212277226315]
  観察ifoからの模倣学習において、学習エージェントは、実演者の生成した制御信号にアクセスせずに、実演行動の観察のみを用いて実演エージェントを模倣しようとする。 近年、逆模倣学習に基づく手法は、ifO問題に対する最先端のパフォーマンスをもたらすが、データ非効率でモデルなしの強化学習アルゴリズムに依存するため、サンプルの複雑さに悩まされることが多い。 この問題は、サンプルの収集が時間、エネルギー、およびリスクの面で高いコストを被る可能性がある現実世界の設定に展開することは非現実的です。 よりデータ効率の高いifOアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T23:46:32Z)
• A Wholistic View of Continual Learning with Deep Neural Networks: Forgotten Lessons and the Bridge to Active and Open World Learning [8.188575923130662]
  オープンデータセット認識による顕著な教訓,観測データセット外の統計的逸脱したデータの識別,および近接するアクティブラーニングの分野は,深層学習時代においてしばしば見過ごされる。 我々の結果は、これは個々のパラダイムに利益をもたらすだけでなく、共通のフレームワークにおける自然なシナジーを強調していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-03T16:56:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。