論文の概要: Exploring Parity Challenges in Reinforcement Learning through Curriculum Learning with Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05379v2
• Date: Sun, 14 Jan 2024 10:23:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 00:26:19.208739
• Title: Exploring Parity Challenges in Reinforcement Learning through Curriculum Learning with Noisy Labels
• Title（参考訳）: 雑音ラベルを用いたカリキュラム学習による強化学習におけるパリティ課題の探索
• Authors: Bei Zhou, Soren Riis
• Abstract要約: 本稿では,カリキュラム学習フレームワーク内に構築され,ノイズラベルを付加したシミュレーション学習プロセスを提案する。 このアプローチは、ニューラルネットワーク(NN)が小学校からより複雑なゲームポジションにどのように適応し、進化するかを、徹底的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper delves into applying reinforcement learning (RL) in strategy games, particularly those characterized by parity challenges, as seen in specific positions of Go and Chess and a broader range of impartial games. We propose a simulated learning process, structured within a curriculum learning framework and augmented with noisy labels, to mirror the intricacies of self-play learning scenarios. This approach thoroughly analyses how neural networks (NNs) adapt and evolve from elementary to increasingly complex game positions. Our empirical research indicates that even minimal label noise can significantly impede NNs' ability to discern effective strategies, a difficulty that intensifies with the growing complexity of the game positions. These findings underscore the urgent need for advanced methodologies in RL training, specifically tailored to counter the obstacles imposed by noisy evaluations. The development of such methodologies is crucial not only for enhancing NN proficiency in strategy games with significant parity elements but also for broadening the resilience and efficiency of RL systems across diverse and complex environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,戦略ゲームにおける強化学習(rl)の適用について,特にgoとチェスの特定の位置やより広い範囲の公平なゲームに見られるように,パリティチャレンジを特徴とするものについて述べる。 本研究では,カリキュラム学習フレームワーク内に構築され,ノイズラベルを付加したシミュレーション学習プロセスを提案し,自己学習シナリオの複雑さを反映する。 このアプローチは、ニューラルネットワーク(nn)が初等から複雑化するゲームポジションへの適応と進化を徹底的に分析する。 実験の結果,最小限のラベルノイズでもnnsの効果的な戦略を識別する能力は著しく阻害され,ゲーム位置の複雑さが増すにつれて難易度が高まることがわかった。 これらの知見は, 騒音評価による障害に対応するため, RLトレーニングにおける高度な方法論の必要性を浮き彫りにした。 このような手法の開発は、重要なパリティ要素を持つ戦略ゲームにおけるNN能力の向上だけでなく、多様な複雑な環境におけるRLシステムのレジリエンスと効率の向上にも不可欠である。

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