論文の概要: Sample Efficient Reinforcement Learning by Automatically Learning to Compose Subtasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14226v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 15:06:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 14:20:54.839380
• Title: Sample Efficient Reinforcement Learning by Automatically Learning to Compose Subtasks
• Title（参考訳）: サブタスクの自動学習によるサンプル効率的な強化学習
• Authors: Shuai Han, Mehdi Dastani, Shihan Wang
• Abstract要約: サブタスクを表すラベルのセットを与えられた場合、サンプル効率のために報酬関数を自動的に構成するRLアルゴリズムを提案する。 我々は,様々なスパース・リワード環境におけるアルゴリズムの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1594865504808944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Improving sample efficiency is central to Reinforcement Learning (RL), especially in environments where the rewards are sparse. Some recent approaches have proposed to specify reward functions as manually designed or learned reward structures whose integrations in the RL algorithms are claimed to significantly improve the learning efficiency. Manually designed reward structures can suffer from inaccuracy and existing automatically learning methods are often computationally intractable for complex tasks. The integration of inaccurate or partial reward structures in RL algorithms fail to learn optimal policies. In this work, we propose an RL algorithm that can automatically structure the reward function for sample efficiency, given a set of labels that signify subtasks. Given such minimal knowledge about the task, we train a high-level policy that selects optimal sub-tasks in each state together with a low-level policy that efficiently learns to complete each sub-task. We evaluate our algorithm in a variety of sparse-reward environments. The experiment results show that our approach significantly outperforms the state-of-art baselines as the difficulty of the task increases.
• Abstract（参考訳）: サンプル効率の向上は、特に報酬が不足している環境において、強化学習(rl)の中心である。 近年のいくつかのアプローチでは、RLアルゴリズムへの統合が学習効率を大幅に向上させると主張される報酬関数を手作業で設計または学習した報酬構造として指定する手法が提案されている。 手動で設計された報酬構造は不正確さに苦しめられ、既存の自動学習法は複雑なタスクでは計算が難しいことが多い。 RLアルゴリズムにおける不正確なあるいは部分的な報酬構造の統合は、最適なポリシーを学習できない。 本研究では,サブタスクを表わすラベルの集合を考えると,サンプル効率のために報酬関数を自動的に構成できるRLアルゴリズムを提案する。 このようなタスクに関する最小限の知識を前提として、各状態における最適なサブタスクを選択する高レベルポリシーと、各サブタスクの完了を効率的に学習する低レベルポリシーを訓練する。 我々はこのアルゴリズムを様々なスパースワード環境において評価する。 実験の結果,タスクの難易度が増大するにつれて,本手法は最先端のベースラインを著しく上回ることがわかった。

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