論文の概要: Leveraging Knowledge Distillation for Efficient Deep Reinforcement Learning in Resource-Constrained Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10170v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 08:26:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 15:37:18.908938
• Title: Leveraging Knowledge Distillation for Efficient Deep Reinforcement Learning in Resource-Constrained Environments
• Title（参考訳）: 資源制約環境における高効率深層強化学習のための知識蒸留の活用
• Authors: Guanlin Meng
• Abstract要約: 本稿では, 深層強化学習(DRL)と知識蒸留(KD)の併用の可能性を探る。 主な目的は、KD技術を用いて改良された異なるDRLアルゴリズムの性能を評価するためのベンチマークを提供することである。 DRLとKDの組み合わせを探求することで、この研究はGPUリソースの少ないモデルの開発を促進し、より早く学習し、複雑な環境でより高速な意思決定を行うことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper aims to explore the potential of combining Deep Reinforcement Learning (DRL) with Knowledge Distillation (KD) by distilling various DRL algorithms and studying their distillation effects. By doing so, the computational burden of deep models could be reduced while maintaining the performance. The primary objective is to provide a benchmark for evaluating the performance of different DRL algorithms that have been refined using KD techniques. By distilling these algorithms, the goal is to develop efficient and fast DRL models. This research is expected to provide valuable insights that can facilitate further advancements in this promising direction. By exploring the combination of DRL and KD, this work aims to promote the development of models that require fewer GPU resources, learn more quickly, and make faster decisions in complex environments. The results of this research have the capacity to significantly advance the field of DRL and pave the way for the future deployment of resource-efficient, decision-making intelligent systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々なDRLアルゴリズムを蒸留し,その蒸留効果を研究することにより,深層強化学習(DRL)と知識蒸留(KD)を組み合わせる可能性を検討することを目的とする。 これにより、性能を維持しながら深層モデルの計算負荷を低減することができる。 主な目的は、KD技術を用いて改良された異なるDRLアルゴリズムの性能を評価するためのベンチマークを提供することである。 これらのアルゴリズムを蒸留することで、効率的で高速なdrlモデルの開発が目標となる。 この研究は、この有望な方向へのさらなる進歩を促進する貴重な洞察を提供するものと期待されている。 DRLとKDの組み合わせを探求することで、GPUリソースの少ないモデルの開発を促進し、より早く学習し、複雑な環境でより高速な意思決定を行うことを目指している。 本研究の結果は,DRLの分野を飛躍的に発展させ,資源効率・意思決定知能システムの今後の展開の道を開くことができる。

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