論文の概要: Real-Time Recurrent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04830v3
• Date: Thu, 13 Mar 2025 10:19:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 21:36:22.21037
• Title: Real-Time Recurrent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 実時間繰り返し強化学習
• Authors: Julian Lemmel, Radu Grosu,
• Abstract要約: 部分観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)における課題解決のための生物学的に妥当なRLフレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは,(1)哺乳類の基底神経節に類似したMeta-RLアーキテクチャ,(2)時間差学習と適応性トレースを利用した生物学的に妥当な強化学習アルゴリズム,(3)共有されたリカレントネットワークバックボーンのパラメータに関する勾配を計算するオンライン自動微分アルゴリズムの3つの積分部分を組み合わせた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.737685867200335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a biologically plausible RL framework for solving tasks in partially observable Markov decision processes (POMDPs). The proposed algorithm combines three integral parts: (1) A Meta-RL architecture, resembling the mammalian basal ganglia; (2) A biologically plausible reinforcement learning algorithm, exploiting temporal difference learning and eligibility traces to train the policy and the value-function; (3) An online automatic differentiation algorithm for computing the gradients with respect to parameters of a shared recurrent network backbone. Our experimental results show that the method is capable of solving a diverse set of partially observable reinforcement learning tasks. The algorithm we call real-time recurrent reinforcement learning (RTRRL) serves as a model of learning in biological neural networks, mimicking reward pathways in the basal ganglia.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)における課題を解くための生物学的に検証可能なRLフレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは,(1) 哺乳類の基底神経節に類似したメタ-RLアーキテクチャ,(2) 時間差学習と適応性トレースを利用した生物学的に妥当な強化学習アルゴリズム,(3) 共有されたリカレントネットワークバックボーンのパラメータに関する勾配を計算するオンライン自動微分アルゴリズムの3つの積分部分を組み合わせた。 実験結果から,本手法は部分観測可能な強化学習タスクを多種多様な方法で解くことができることがわかった。 リアルタイムリカレント強化学習(RTRRL)と呼ばれるアルゴリズムは、基底神経節の報酬経路を模倣して、生物学的ニューラルネットワークにおける学習のモデルとして機能する。

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