論文の概要: "Pick-and-Pass" as a Hat-Trick Class for First-Principle Memory, Generalizability, and Interpretability Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20654v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 17:24:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-01 13:50:04.519595
• Title: "Pick-and-Pass" as a Hat-Trick Class for First-Principle Memory, Generalizability, and Interpretability Benchmarks
• Title（参考訳）: 第一原理記憶・一般化・解釈性ベンチマークのためのハットトリッククラスとしての「ピック・アンド・パス」
• Authors: Jason Wang and Ryan Rezai
• Abstract要約: 『寿司囲碁!』(すしごパーティー!)は、プレイ中のカードのセットを基にした密接な関係のゲームである。 各種カードで学習した強化学習アルゴリズムの一般化可能性の定量化を行う。 我々は、学習したモデルの戦略を解釈するために決定ルールを適合させ、それらを人間のプレイヤーのランキング設定と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.018656336329545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Closed drafting or "pick and pass" is a popular game mechanic where each round players select a card or other playable element from their hand and pass the rest to the next player. Games employing closed drafting make for great studies on memory and turn order due to their explicitly calculable memory of other players' hands. In this paper, we establish first-principle benchmarks for studying model-free reinforcement learning algorithms and their comparative ability to learn memory in a popular family of closed drafting games called "Sushi Go Party!", producing state-of-the-art results on this environment along the way. Furthermore, as Sushi Go Party! can be expressed as a set of closely-related games based on the set of cards in play, we quantify the generalizability of reinforcement learning algorithms trained on various sets of cards, establishing key trends between generalized performance and the set distance between the train and evaluation game configurations. Finally, we fit decision rules to interpret the strategy of the learned models and compare them to the ranking preferences of human players, finding intuitive common rules and intriguing new moves.
• Abstract（参考訳）: クローズド・ドラフト」または「ピック・アンド・パス」は、各ラウンドプレーヤーが手からカードや他のプレイ可能な要素を選択し、残りを次のプレイヤーに渡す人気ゲームメカニックである。 クローズド・ドラフトを用いたゲームは、他のプレイヤーの手の明示的に計算可能な記憶のために、記憶と順番を非常に研究する。 本稿では,モデルフリー強化学習アルゴリズムの研究のための第一原理ベンチマークと,Sushi Go Party!と呼ばれるクローズドドラフトゲームの人気ファミリにおける記憶の学習能力を比較し,その過程でこの環境における最先端の成果を生み出す。 また、遊び中のカードセットに基づく密接な関連ゲームの集合として表現できる寿司goパーティーとして、様々なカードセットで訓練された強化学習アルゴリズムの一般化性を定量化し、一般化されたパフォーマンスと列車間の設定距離と評価ゲーム構成との間の鍵となるトレンドを確立する。 最後に、決定ルールを適用し、学習したモデルの戦略を解釈し、人間プレイヤーのランキング選好と比較し、直感的な共通ルールを見つけ、新しい動きに興味をそそる。

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