論文の概要: Directly Attention Loss Adjusted Prioritized Experience Replay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14390v1
• Date: Fri, 24 Nov 2023 10:14:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 15:23:54.550751
• Title: Directly Attention Loss Adjusted Prioritized Experience Replay
• Title（参考訳）: 優先体験の再生を調整した直接注意喪失
• Authors: Zhuoying Chen, Huiping Li, Zhaoxu Wang
• Abstract要約: 優先度付き再生体験(PER)は、アクセス頻度を人工的に変化させることで、比較的重要なサンプルについてより深く学習することを可能にする。 DALAPが提案され、パラレル自己保持ネットワークを通じて、シフト分布の変化範囲を直接定量化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07366405857677226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prioritized Experience Replay (PER) enables the model to learn more about relatively important samples by artificially changing their accessed frequencies. However, this non-uniform sampling method shifts the state-action distribution that is originally used to estimate Q-value functions, which brings about the estimation deviation. In this article, an novel off policy reinforcement learning training framework called Directly Attention Loss Adjusted Prioritized Experience Replay (DALAP) is proposed, which can directly quantify the changed extent of the shifted distribution through Parallel Self-Attention network, so as to accurately compensate the error. In addition, a Priority-Encouragement mechanism is designed simultaneously to optimize the sample screening criterion, and further improve the training efficiency. In order to verify the effectiveness and generality of DALAP, we integrate it with the value-function based, the policy-gradient based and multi-agent reinforcement learning algorithm, respectively. The multiple groups of comparative experiments show that DALAP has the significant advantages of both improving the convergence rate and reducing the training variance.
• Abstract（参考訳）: 優先度付き体験再生(PER)では、アクセス頻度を人工的に変更することで、比較的重要なサンプルについてより深く学習することができる。 しかし、この非一様サンプリング法は、もともとq値関数を推定するために使われる状態-作用分布をシフトさせ、推定偏差をもたらす。 本稿では,DALAP(Directly Attention Loss Adjusted Prioritized Experience Replay)と呼ばれる政策強化学習トレーニングフレームワークを提案する。 さらに、サンプルスクリーニング基準を最適化し、トレーニング効率をさらに向上するため、優先環境改善機構を同時に設計する。 DALAPの有効性と汎用性を検証するために、我々はそれぞれ値関数ベース、ポリシー勾配ベース、マルチエージェント強化学習アルゴリズムと統合する。 比較実験の複数のグループは、DALAPが収束率の向上とトレーニングのばらつきの低減という大きな利点を持っていることを示している。

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