論文の概要: A Survey Analyzing Generalization in Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02349v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 16:45:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 14:31:26.156112
• Title: A Survey Analyzing Generalization in Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習における一般化の分析
• Authors: Ezgi Korkmaz
• Abstract要約: 深い強化学習政策が、その堅牢性と一般化能力を制限する過度に適合する問題に直面する根本的な理由を概説する。 我々の研究は、深層強化学習における現在の進歩に対して、コンパクトな体系的統一分析を提供し、一般化能力の向上による堅牢な深部神経政策の構築を支援することができると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.141453107129403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning research obtained significant success and attention with the utilization of deep neural networks to solve problems in high dimensional state or action spaces. While deep reinforcement learning policies are currently being deployed in many different fields from medical applications to self driving vehicles, there are still ongoing questions the field is trying to answer on the generalization capabilities of deep reinforcement learning policies. In this paper, we will outline the fundamental reasons why deep reinforcement learning policies encounter overfitting problems that limit their robustness and generalization capabilities. Furthermore, we will formalize and unify the diverse solution approaches to increase generalization, and overcome overfitting in state-action value functions. We believe our study can provide a compact systematic unified analysis for the current advancements in deep reinforcement learning, and help to construct robust deep neural policies with improved generalization abilities.
• Abstract（参考訳）: 強化学習研究は、深層ニューラルネットワークを利用して高次元の状態や動作空間の問題を解決することで、大きな成功と注目を集めた。 深層強化学習ポリシーは現在、医療アプリケーションから自動運転車まで、さまざまな分野に展開されているが、深層強化学習ポリシーの一般化能力について、この分野が答えようとしている疑問はまだ残っている。 本稿では,強化学習政策が強固性や一般化能力を制限する過剰適合問題に遭遇する根本的な理由について概説する。 さらに、一般化を促進するために多様なソリューションアプローチを形式化し、統一し、状態アクション値関数の過剰フィットを克服する。 本研究は,最近の深層強化学習の進歩に関する体系的統一的分析と,一般化能力の向上による強固な深層神経政策の構築を支援する。

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