論文の概要: ADAPTER-RL: Adaptation of Any Agent using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11537v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 04:54:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 19:52:28.125011
• Title: ADAPTER-RL: Adaptation of Any Agent using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ADAPTER-RL:強化学習を用いた任意のエージェントの適応
• Authors: Yizhao Jin, Greg Slabaugh, Simon Lucas
• Abstract要約: アダプタは自然言語処理やコンピュータビジョンなどの教師あり学習コンテキストにおいて有効であることが証明されている。 本稿では,学習効率の向上とベースエージェントの改良を実証する,革新的な適応戦略を提案する。 提案するユニバーサルアプローチは、事前訓練されたニューラルネットワークだけでなく、ルールベースのエージェントとも互換性があり、人間の専門知識を統合する手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) agents frequently face challenges in adapting to tasks outside their training distribution, including issues with over-fitting, catastrophic forgetting and sample inefficiency. Although the application of adapters has proven effective in supervised learning contexts such as natural language processing and computer vision, their potential within the DRL domain remains largely unexplored. This paper delves into the integration of adapters in reinforcement learning, presenting an innovative adaptation strategy that demonstrates enhanced training efficiency and improvement of the base-agent, experimentally in the nanoRTS environment, a real-time strategy (RTS) game simulation. Our proposed universal approach is not only compatible with pre-trained neural networks but also with rule-based agents, offering a means to integrate human expertise.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)エージェントは、過度な適合、破滅的な忘れ込み、サンプルの非効率といった問題を含む、トレーニングディストリビューション外のタスクに適応する際の課題にしばしば直面する。 アダプタの応用は自然言語処理やコンピュータビジョンといった教師あり学習の文脈において有効であることが証明されているが、DRL領域におけるその潜在能力は未解明のままである。 本稿では,強化学習におけるアダプタの統合について考察し,nanorts環境における学習効率の向上とベースエージェントの改善を実証する,リアルタイム戦略(rts)ゲームシミュレーションの革新的適応戦略を提案する。 提案するユニバーサルアプローチは、事前訓練されたニューラルネットワークだけでなく、ルールベースのエージェントとも互換性があり、人間の専門知識を統合する手段を提供する。

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