Fugu-MT 論文翻訳(概要): Counting Reward Automata: Sample Efficient Reinforcement Learning Through the Exploitation of Reward Function Structure

論文の概要: Counting Reward Automata: Sample Efficient Reinforcement Learning Through the Exploitation of Reward Function Structure

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11364v2
Date: Fri, 16 Feb 2024 19:19:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-21 04:10:54.598466
Title: Counting Reward Automata: Sample Efficient Reinforcement Learning Through the Exploitation of Reward Function Structure
Title（参考訳）: count reward automata: 報酬関数構造の活用による効率的な強化学習のサンプル
Authors: Tristan Bester, Benjamin Rosman, Steven James, Geraud Nangue Tasse
Abstract要約: 本稿では,形式言語として表現可能な任意の報酬関数をモデル化可能な有限状態機械変種であるカウント・リワード・オートマトンを提案する。このような抽象機械を組み込んだエージェントが,現在の手法よりも大きなタスクの集合を解くことができることを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.231546105751015
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present counting reward automata-a finite state machine variant capable of modelling any reward function expressible as a formal language. Unlike previous approaches, which are limited to the expression of tasks as regular languages, our framework allows for tasks described by unrestricted grammars. We prove that an agent equipped with such an abstract machine is able to solve a larger set of tasks than those utilising current approaches. We show that this increase in expressive power does not come at the cost of increased automaton complexity. A selection of learning algorithms are presented which exploit automaton structure to improve sample efficiency. We show that the state machines required in our formulation can be specified from natural language task descriptions using large language models. Empirical results demonstrate that our method outperforms competing approaches in terms of sample efficiency, automaton complexity, and task completion.
Abstract（参考訳）: 形式言語として表現可能な任意の報酬関数をモデル化できる有限状態マシンであるカウント報酬オートマトンを提案する。通常の言語としてのタスク表現に限られる従来のアプローチとは異なり、我々のフレームワークは制約のない文法で記述されたタスクを許容する。このような抽象機械を備えたエージェントは、現在のアプローチを利用するエージェントよりも大きなタスク群を解決できることを実証する。この表現力の増大は、オートマトンの複雑さの増加のコストを伴わないことを示す。サンプル効率を向上させるためにオートマトン構造を利用する学習アルゴリズムの選定を行う。提案手法では,大規模言語モデルを用いて自然言語タスク記述から要求される状態機械を特定できることを示す。実験の結果,本手法は,サンプル効率,自動複雑度,タスク完了度の観点から,競合する手法よりも優れていた。

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