論文の概要: Multi-intention Inverse Q-learning for Interpretable Behavior Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13870v3
• Date: Wed, 19 Jun 2024 07:55:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 06:17:50.350801
• Title: Multi-intention Inverse Q-learning for Interpretable Behavior Representation
• Title（参考訳）: 解釈可能な行動表現のための多意図逆Q-ラーニング
• Authors: Hao Zhu, Brice De La Crompe, Gabriel Kalweit, Artur Schneider, Maria Kalweit, Ilka Diester, Joschka Boedecker,
• Abstract要約: 逆強化学習(IRL)法は、複雑な行動の基礎となる動物の意図を再構築するのに役立つことが証明されている。 階層型逆Q-ラーニング(HIQL)アルゴリズムのクラスを紹介する。 シミュレーション実験と実際の動物行動データセットにHIQLを適用することで、我々のアプローチは行動予測の現在のベンチマークよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.135423420992334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In advancing the understanding of natural decision-making processes, inverse reinforcement learning (IRL) methods have proven instrumental in reconstructing animal's intentions underlying complex behaviors. Given the recent development of a continuous-time multi-intention IRL framework, there has been persistent inquiry into inferring discrete time-varying rewards with IRL. To address this challenge, we introduce the class of hierarchical inverse Q-learning (HIQL) algorithms. Through an unsupervised learning process, HIQL divides expert trajectories into multiple intention segments, and solves the IRL problem independently for each. Applying HIQL to simulated experiments and several real animal behavior datasets, our approach outperforms current benchmarks in behavior prediction and produces interpretable reward functions. Our results suggest that the intention transition dynamics underlying complex decision-making behavior is better modeled by a step function instead of a smoothly varying function. This advancement holds promise for neuroscience and cognitive science, contributing to a deeper understanding of decision-making and uncovering underlying brain mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 自然意思決定プロセスの理解を深める過程で、逆強化学習(IRL)法は、複雑な行動に基づく動物の意図の再構築に役立っていることが証明されている。 近年、連続的マルチインテンションIRLフレームワークが開発されていることから、IRLによる個別の時間変化報酬を推測する調査が続けられている。 この課題に対処するために、階層的逆Q-ラーニング(HIQL)アルゴリズムのクラスを導入する。 HIQLは教師なしの学習プロセスを通じて、専門家の軌跡を複数の意図セグメントに分割し、それぞれ独立してIRL問題を解決する。 実験のシミュレーションと実際の動物行動データセットにHIQLを適用することで、動作予測の現在のベンチマークを上回り、解釈可能な報酬関数を生成する。 この結果から, 複雑な意思決定行動に基づく意図遷移のダイナミクスは, 滑らかに変化する関数ではなく, ステップ関数によってモデル化されることが示唆された。 この進歩は神経科学と認知科学の約束を守り、意思決定の深い理解と基礎となる脳機構の解明に寄与する。

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