論文の概要: C-Procgen: Empowering Procgen with Controllable Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07312v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 13:07:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 14:25:09.520149
• Title: C-Procgen: Empowering Procgen with Controllable Contexts
• Title（参考訳）: C-Procgen: 制御可能なコンテキストでProcgenを強化する
• Authors: Zhenxiong Tan, Kaixin Wang and Xinchao Wang
• Abstract要約: C-Procgenは、Procgenベンチマーク上に拡張された環境スイートである。 16のゲームで200以上のユニークなゲームコンテキストにアクセスすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.84544720338002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present C-Procgen, an enhanced suite of environments on top of the Procgen benchmark. C-Procgen provides access to over 200 unique game contexts across 16 games. It allows for detailed configuration of environments, ranging from game mechanics to agent attributes. This makes the procedural generation process, previously a black-box in Procgen, more transparent and adaptable for various research needs.The upgrade enhances dynamic context management and individualized assignments, while maintaining computational efficiency. C-Procgen's controllable contexts make it applicable in diverse reinforcement learning research areas, such as learning dynamics analysis, curriculum learning, and transfer learning. We believe that C-Procgen will fill a gap in the current literature and offer a valuable toolkit for future works.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Procgenベンチマーク上に拡張された環境スイートであるC-Procgenを紹介する。 C-Procgenは16ゲームに200以上のユニークなゲームコンテキストを提供する。 ゲームメカニズムからエージェント属性まで、環境の詳細な設定が可能になる。 これにより、プロシージャ生成プロセス(以前はプロシージャーのブラックボックス)は、様々な研究ニーズに対してより透明で適応可能となり、このアップグレードは、計算効率を維持しつつ、動的コンテキスト管理と個別化割り当てを強化している。 c-procgenの制御可能なコンテキストは、学習ダイナミクス分析、カリキュラム学習、転校学習など、様々な強化学習研究分野に適用できる。 我々はC-Procgenが現在の文献のギャップを埋め、将来の研究に有用なツールキットを提供すると考えている。

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