論文の概要: Relational Object-Centric Actor-Critic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17178v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 12:30:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:51.633743
• Title: Relational Object-Centric Actor-Critic
• Title（参考訳）: リレーショナルオブジェクト中心アクタ臨界
• Authors: Leonid Ugadiarov, Vitaliy Vorobyov, Aleksandr I. Panov,
• Abstract要約: 近年の研究では、アンタングルオブジェクト表現は、イメージベースでオブジェクト中心の強化学習タスクにおけるポリシー学習に役立つことが強調されている。 本稿では,アクタ批判的アプローチとモデルに基づくアプローチを統合した,オブジェクト中心強化学習アルゴリズムを提案する。 シミュレーションされた3次元ロボット環境と構成構造を持つ2次元環境において,本手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advances in unsupervised object-centric representation learning have significantly improved its application to downstream tasks. Recent works highlight that disentangled object representations can aid policy learning in image-based, object-centric reinforcement learning tasks. This paper proposes a novel object-centric reinforcement learning algorithm that integrates actor-critic and model-based approaches by incorporating an object-centric world model within the critic. The world model captures the environment's data-generating process by predicting the next state and reward given the current state-action pair, where actions are interventions in the environment. In model-based reinforcement learning, world model learning can be interpreted as a causal induction problem, where the agent must learn the causal relationships underlying the environment's dynamics. We evaluate our method in a simulated 3D robotic environment and a 2D environment with compositional structure. As baselines, we compare against object-centric, model-free actor-critic algorithms and a state-of-the-art monolithic model-based algorithm. While the baselines show comparable performance in easier tasks, our approach outperforms them in more challenging scenarios with a large number of objects or more complex dynamics.
• Abstract（参考訳）: 教師なしオブジェクト中心表現学習の進歩は、下流タスクへの応用を著しく改善した。 近年の研究では、アンタングルオブジェクト表現は、イメージベースでオブジェクト中心の強化学習タスクにおけるポリシー学習に役立つことが強調されている。 本稿では,対象中心の世界モデルを批判に取り入れることで,アクター批判的アプローチとモデルに基づくアプローチを統合する,新たなオブジェクト中心強化学習アルゴリズムを提案する。 世界モデルは、環境の介入である現在の状態-アクションペアが与えられた次の状態と報酬を予測することによって、環境のデータ生成プロセスをキャプチャする。 モデルに基づく強化学習では、世界モデル学習は因果帰納問題と解釈され、エージェントは環境のダイナミクスの根底にある因果関係を学習しなければならない。 シミュレーションされた3次元ロボット環境と構成構造を持つ2次元環境において,本手法の評価を行った。 ベースラインとして、オブジェクト中心のモデルフリーアクター批判アルゴリズムと最先端のモノリシックモデルベースアルゴリズムを比較した。 ベースラインは、より簡単なタスクで同等のパフォーマンスを示すが、我々のアプローチは、多数のオブジェクトやより複雑なダイナミックスを持つより困難なシナリオにおいて、それらよりも優れています。

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