論文の概要: In-Context Reinforcement Learning for Variable Action Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13327v4
• Date: Fri, 14 Jun 2024 14:42:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 19:24:01.453433
• Title: In-Context Reinforcement Learning for Variable Action Spaces
• Title（参考訳）: 可変行動空間に対する文脈強化学習
• Authors: Viacheslav Sinii, Alexander Nikulin, Vladislav Kurenkov, Ilya Zisman, Sergey Kolesnikov,
• Abstract要約: Headless-ADは、可変サイズ、セマンティックコンテンツ、順序の離散的なアクション空間に一般化することができる。 我々は、ヘッドレスADは、これまでに遭遇したことのないアクション空間に一般化する重要な能力を示すことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.29510499540938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, it has been shown that transformers pre-trained on diverse datasets with multi-episode contexts can generalize to new reinforcement learning tasks in-context. A key limitation of previously proposed models is their reliance on a predefined action space size and structure. The introduction of a new action space often requires data re-collection and model re-training, which can be costly for some applications. In our work, we show that it is possible to mitigate this issue by proposing the Headless-AD model that, despite being trained only once, is capable of generalizing to discrete action spaces of variable size, semantic content and order. By experimenting with Bernoulli and contextual bandits, as well as a gridworld environment, we show that Headless-AD exhibits significant capability to generalize to action spaces it has never encountered, even outperforming specialized models trained for a specific set of actions on several environment configurations.
• Abstract（参考訳）: 近年,マルチエピソードコンテキストを持つ多種多様なデータセット上で事前学習されたトランスフォーマーが,コンテキスト内で新しい強化学習タスクに一般化できることが示されている。 以前に提案されたモデルの鍵となる制限は、事前に定義されたアクション空間のサイズと構造に依存していることである。 新しいアクションスペースを導入するには、データ再コンパイルとモデル再トレーニングが必要になることが多い。 本研究は,1回しか訓練されていないが,可変サイズ,セマンティック内容,順序の離散的な行動空間に一般化できるヘッドレスADモデルを提案することにより,この問題を軽減することができることを示す。 Bernoulli と文脈的包帯とグリッドワールド環境を実験することにより、Headless-AD は、これまで遭遇したことのないアクション空間に一般化する重要な能力を示し、また、いくつかの環境構成において特定のアクションセットのために訓練された特別なモデルよりも優れていることを示す。

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