論文の概要: Memory Gym: Partially Observable Challenges to Memory-Based Agents in Endless Episodes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17207v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 12:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 13:56:02.802390
• Title: Memory Gym: Partially Observable Challenges to Memory-Based Agents in Endless Episodes
• Title（参考訳）: memory gym: エンドレスエピソードにおけるメモリベースのエージェントの部分的に観察可能な課題
• Authors: Marco Pleines and Matthias Pallasch and Frank Zimmer and Mike Preuss
• Abstract要約: Memory Gymは、Deep Reinforcement Learningエージェントをテストするために設計されたユニークなベンチマークを導入した。 部分的に観測可能な2D環境、すなわちモルタル・メイヘム、ミステリー・パス、シーリング・スポットライトが特徴である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7752948351582605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Memory Gym introduces a unique benchmark designed to test Deep Reinforcement Learning agents, specifically comparing Gated Recurrent Unit (GRU) against Transformer-XL (TrXL), on their ability to memorize long sequences, withstand noise, and generalize. It features partially observable 2D environments with discrete controls, namely Mortar Mayhem, Mystery Path, and Searing Spotlights. These originally finite environments are extrapolated to novel endless tasks that act as an automatic curriculum, drawing inspiration from the car game ``I packed my bag". These endless tasks are not only beneficial for evaluating efficiency but also intriguingly valuable for assessing the effectiveness of approaches in memory-based agents. Given the scarcity of publicly available memory baselines, we contribute an implementation driven by TrXL and Proximal Policy Optimization. This implementation leverages TrXL as episodic memory using a sliding window approach. In our experiments on the finite environments, TrXL demonstrates superior sample efficiency in Mystery Path and outperforms in Mortar Mayhem. However, GRU is more efficient on Searing Spotlights. Most notably, in all endless tasks, GRU makes a remarkable resurgence, consistently outperforming TrXL by significant margins.
• Abstract（参考訳）: Memory Gymは、特にGRU(Gated Recurrent Unit)とTransformer-XL(TrXL)を比較し、長いシーケンスを記憶し、ノイズに耐え、一般化する機能について、Deep Reinforcement Learningエージェントをテストするために設計されたユニークなベンチマークを導入した。 部分的に観測可能な2D環境、すなわちモルタル・メイヘム、ミステリー・パス、シーリング・スポットライトが特徴である。 もともとの有限環境は、自動カリキュラムとして機能する新しい無限のタスクに外挿され、カーゲーム『'I pack my bag 』からインスピレーションを得ている。 これらの無限のタスクは効率を評価するのに有用であるだけでなく、メモリベースのエージェントにおけるアプローチの有効性を評価するのにも興味深い。 一般に利用可能なメモリベースラインが不足していることを踏まえ,TrXL と Proximal Policy Optimization による実装に貢献する。 この実装は、スライドウィンドウアプローチを用いてTrXLをエピソードメモリとして利用する。 有限環境における実験では, TrXLはミステリーパスやモルタル・メイヘムにおいて, 優れた試料効率を示す。 しかし、GRUはSeaning Spotlightsよりも効率的である。 最も注目すべきは、すべての無限のタスクにおいて、GRUは顕著な復活を行い、TrXLを著しく上回っていることである。

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