論文の概要: Using Experience Classification for Training Non-Markovian Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11678v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 03:00:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 17:56:44.317315
• Title: Using Experience Classification for Training Non-Markovian Tasks
• Title（参考訳）: 経験分類を用いた非マルコフ課題の訓練
• Authors: Ruixuan Miao, Xu Lu, Cong Tian, Bin Yu, Zhenhua Duan
• Abstract要約: 非マルコフ的タスクは、自律運転、金融取引、医療診断などの実践的な応用に頻繁に適用される。 時間論理学で表される非マルコフ報酬を実現するための新しいRL手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.267797018727402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unlike the standard Reinforcement Learning (RL) model, many real-world tasks are non-Markovian, whose rewards are predicated on state history rather than solely on the current state. Solving a non-Markovian task, frequently applied in practical applications such as autonomous driving, financial trading, and medical diagnosis, can be quite challenging. We propose a novel RL approach to achieve non-Markovian rewards expressed in temporal logic LTL$_f$ (Linear Temporal Logic over Finite Traces). To this end, an encoding of linear complexity from LTL$_f$ into MDPs (Markov Decision Processes) is introduced to take advantage of advanced RL algorithms. Then, a prioritized experience replay technique based on the automata structure (semantics equivalent to LTL$_f$ specification) is utilized to improve the training process. We empirically evaluate several benchmark problems augmented with non-Markovian tasks to demonstrate the feasibility and effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 標準強化学習(rl)モデルとは異なり、多くの実世界のタスクは非マルコフ型であり、その報酬は現在の状態のみではなく、状態履歴に述語される。 自動運転、金融取引、医療診断といった実用的な用途にしばしば適用される非マルコフ的課題を解決することは、非常に困難である。 時間論理 LTL$_f$ (Linear Temporal Logic over Finite Traces) で表される非マルコフ報酬を実現するための新しいRL手法を提案する。 この目的のために、LTL$_f$ から MDP (Markov Decision Processes) への線形複雑性の符号化を導入し、高度な RL アルゴリズムを活用する。 次に、オートマトン構造(LTL$_f$仕様に相当する意味)に基づく優先体験再生技術を用いて、トレーニングプロセスを改善する。 我々は,非マルコフ的タスクを付加したいくつかのベンチマーク問題を実証的に評価し,本手法の有効性と有効性を示す。

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