論文の概要: Virtual Augmented Reality for Atari Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08683v1
- Date: Thu, 12 Oct 2023 19:42:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 15:43:17.574681
- Title: Virtual Augmented Reality for Atari Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: アタリ強化学習のための仮想拡張現実
- Authors: Christian A. Schiller
- Abstract要約: 現状のイメージセグメンテーションモデルは、アタリビデオゲームをプレイするRLエージェントの性能を向上させることができるか?
その結果、SAMはRLエージェントの「仮想拡張現実」として機能し、特定の条件下でのAtariビデオゲームのパフォーマンスを高めることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Reinforcement Learning (RL) has achieved significant milestones in the gaming
domain, most notably Google DeepMind's AlphaGo defeating human Go champion Ken
Jie. This victory was also made possible through the Atari Learning Environment
(ALE): The ALE has been foundational in RL research, facilitating significant
RL algorithm developments such as AlphaGo and others. In current Atari video
game RL research, RL agents' perceptions of its environment is based on raw
pixel data from the Atari video game screen with minimal image preprocessing.
Contrarily, cutting-edge ML research, external to the Atari video game RL
research domain, is focusing on enhancing image perception. A notable example
is Meta Research's "Segment Anything Model" (SAM), a foundation model capable
of segmenting images without prior training (zero-shot). This paper addresses a
novel methodical question: Can state-of-the-art image segmentation models such
as SAM improve the performance of RL agents playing Atari video games? The
results suggest that SAM can serve as a "virtual augmented reality" for the RL
agent, boosting its Atari video game playing performance under certain
conditions. Comparing RL agent performance results from raw and augmented pixel
inputs provides insight into these conditions. Although this paper was limited
by computational constraints, the findings show improved RL agent performance
for augmented pixel inputs and can inform broader research agendas in the
domain of "virtual augmented reality for video game playing RL agents".
- Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、Google DeepMindのAlphaGoが人間の囲碁チャンピオンKen Jieを破り、ゲーム分野で大きなマイルストーンを達成した。
この勝利はatari learning environment(ale)を通じても可能になった: aleはrl研究の基盤となり、alphagoなどの重要なrlアルゴリズムの開発が促進された。
現在のAtariビデオゲームRL研究において、RLエージェントの環境に対する認識は、最小限の画像前処理によるAtariビデオゲーム画面からの生のピクセルデータに基づいている。
対照的に,Atari ゲーム RL 研究領域以外の最先端ML研究は,イメージ知覚の向上に重点を置いている。
注目すべき例として、Meta Researchの"Segment Anything Model"(SAM)がある。
SAMのような最先端のイメージセグメンテーションモデルは、アタリビデオゲームをプレイするRLエージェントの性能を改善することができるか?
その結果、SAMはRLエージェントの「仮想拡張現実」として機能し、特定の条件下でのAtariビデオゲームのパフォーマンスを高めることが示唆された。
RLエージェントの性能を生および増設画素入力から比較すると,これらの条件に対する洞察が得られる。
本論文は計算制約により制限されていたが,RLエージェントの性能が向上し,RLエージェントをプレイするビデオゲームの仮想拡張現実」という領域において,より広範な研究課題が報告された。
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