論文の概要: Maximum diffusion reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15293v5
• Date: Fri, 24 May 2024 18:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-29 11:58:46.242505
• 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: 相関は機械学習に根本的な課題を生み出す。 エージェントのシーケンシャルな経験からデータが直接収集される強化学習では、この仮定の違反は避けられないことが多い。 エージェントエクスペリエンスを関連付けることで、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確実に実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.334017970483869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Robots and animals both experience the world through their bodies and senses. Their embodiment constrains their experiences, ensuring they unfold continuously in space and time. As a result, the experiences of embodied agents are intrinsically correlated. Correlations create fundamental challenges for machine learning, as most techniques rely on the assumption that data are independent and identically distributed. In reinforcement learning, where data are directly collected from an agent's sequential experiences, violations of this assumption are often unavoidable. Here, we derive a method that overcomes this issue 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 form a foundation for transparent and reliable decision-making in embodied reinforcement learning agents.
• Abstract（参考訳）: ロボットと動物はともに身体と感覚を通して世界を経験する。 彼らの体格は経験を制約し、空間と時間で連続的に展開することを保証する。 その結果, 内因性に相関が認められた。 相関は、データが独立して同一に分散されているという仮定に依存するため、機械学習の基本的な課題を生み出す。 エージェントのシーケンシャルな経験からデータが直接収集される強化学習では、この仮定の違反は避けられないことが多い。 本稿では,エルゴード過程の統計力学を利用してこの問題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関連づけることで,個別のタスク試行を通じて,継続的デプロイメントにおける単発学習を確実に実現する。 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頑健に上回ることを示す。 物理・学習・制御のネクサスにおける我々の研究成果は、具体化された強化学習エージェントにおける透明で信頼性の高い意思決定の基礎となる。

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