論文の概要: Automaton Distillation: Neuro-Symbolic Transfer Learning for Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19137v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 23:38:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:00.524807
• Title: Automaton Distillation: Neuro-Symbolic Transfer Learning for Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オートマトン蒸留 : 深部強化学習のためのニューロ・シンボリックトランスファー学習
• Authors: Suraj Singireddy, Precious Nwaorgu, Andre Beckus, Aden McKinney, Chinwendu Enyioha, Sumit Kumar Jha, George K. Atia, Alvaro Velasquez,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、シーケンシャルな意思決定プロセスにおいて最適なポリシーを見つけるための強力なツールである。 実践的なRL問題に必要とされるエージェントエクスペリエンスの収集は違法にコストがかかり、学習されたポリシーはトレーニングデータ分布外のタスクに対する一般化が不十分である。 本稿では,教師からのQ値推定を,オートマトンという形で低次元の表現に蒸留する,ニューロシンボリック・トランスファー学習の形式であるオートマトン蒸留を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.275340669943716
• License:
• Abstract: Reinforcement learning (RL) is a powerful tool for finding optimal policies in sequential decision processes. However, deep RL methods have two weaknesses: collecting the amount of agent experience required for practical RL problems is prohibitively expensive, and the learned policies exhibit poor generalization on tasks outside the training data distribution. To mitigate these issues, we introduce automaton distillation, a form of neuro-symbolic transfer learning in which Q-value estimates from a teacher are distilled into a low-dimensional representation in the form of an automaton. We then propose methods for generating Q-value estimates where symbolic information is extracted from a teacher's Deep Q-Network (DQN). The resulting Q-value estimates are used to bootstrap learning in the target discrete and continuous environment via a modified DQN and Twin-Delayed Deep Deterministic (TD3) loss function, respectively. We demonstrate that automaton distillation decreases the time required to find optimal policies for various decision tasks in new environments, even in a target environment different in structure from the source environment.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、シーケンシャルな意思決定プロセスにおいて最適なポリシーを見つけるための強力なツールである。 しかし、深層RL法には2つの弱点がある: 実用的RL問題に必要なエージェント経験の収集は違法に高価であり、学習方針はトレーニングデータ分布外のタスクに対する一般化が不十分である。 これらの問題を緩和するために,教師からのQ値推定をオートマトン形式で低次元表現に蒸留する,ニューロシンボリックトランスファーラーニングの形式であるオートマトン蒸留を導入する。 次に,教師のDeep Q-Network (DQN) からシンボル情報を抽出するQ値推定手法を提案する。 得られたQ値の推定値は、それぞれ修正DQNとTwin-Delayed Deep Deterministic(TD3)損失関数を介して、ターゲットの離散環境と連続環境の学習をブートストラップするために使用される。 提案手法は, ソース環境と構造が異なるターゲット環境においても, 新しい環境において, 様々な意思決定タスクに対する最適ポリシーを見つけるのに必要な時間を短縮することを示す。

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