論文の概要: Personalized Path Recourse for Reinforcement Learning Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08724v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 22:13:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 21:04:38.208651
• Title: Personalized Path Recourse for Reinforcement Learning Agents
• Title（参考訳）: 強化学習エージェントのためのパーソナライズドパスリコース
• Authors: Dat Hong, Tong Wang
• Abstract要約: 目標は、エージェントの本来のパスと高い類似性を確保しながら、望ましい目標を達成するために、与えられた行動経路を編集することである。 このようなパーソナライズされたパスを生成するために、パーソナライズされたリコースエージェントを訓練する。 提案手法は強化学習と教師あり学習設定の両方に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.63309848799743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Personalized Path Recourse, a novel method that generates recourse paths for a reinforcement learning agent. The goal is to edit a given path of actions to achieve desired goals (e.g., better outcomes compared to the agent's original path) while ensuring a high similarity to the agent's original paths and being personalized to the agent. Personalization refers to the extent to which the new path is tailored to the agent's observed behavior patterns from their policy function. We train a personalized recourse agent to generate such personalized paths, which are obtained using reward functions that consider the goal, similarity, and personalization. The proposed method is applicable to both reinforcement learning and supervised learning settings for correcting or improving sequences of actions or sequences of data to achieve a pre-determined goal. The method is evaluated in various settings. Experiments show that our model not only recourses for a better outcome but also adapts to different agents' behavior.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,強化学習エージェントのためのリコースパスを生成する新しい手法であるパーソナライズドパス・リコースを紹介する。 目標は、エージェントの本来のパスと高い類似性を確保し、エージェントにパーソナライズされることを保証しながら、所望の目標を達成するための行動の経路(例えば、エージェントの本来のパスよりも良い結果)を編集することである。 パーソナライズとは、新しい経路が、そのポリシー機能からエージェントが観察した行動パターンに合わせて調整される範囲を指す。 パーソナライズされたリコースエージェントを訓練して,目標,類似性,パーソナライズを考慮した報酬関数を用いて,パーソナライズされたパスを生成する。 提案手法は強化学習と教師付き学習の両方に適用でき、事前決定された目標を達成するために行動のシーケンスやデータのシーケンスを修正または改善する。 この方法は様々な設定で評価される。 実験により、我々のモデルはより良い結果をもたらすだけでなく、異なるエージェントの行動にも適応することが示された。

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