論文の概要: Self-evolving Autoencoder Embedded Q-Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11604v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 14:42:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 20:08:26.507808
• Title: Self-evolving Autoencoder Embedded Q-Network
• Title（参考訳）: 自己進化型オートエンコーダ組み込みQネットワーク
• Authors: J. Senthilnath, Bangjian Zhou, Zhen Wei Ng, Deeksha Aggarwal, Rajdeep Dutta, Ji Wei Yoon, Aye Phyu Phyu Aung, Keyu Wu, Min Wu, Xiaoli Li
• Abstract要約: 本稿では,Q-Network を組み込んだ自己進化型オートエンコーダ SAQN を提案する。 SAQNでは、オートエンコーダアーキテクチャはエージェントが環境を探索する際に適応して進化する。 提案したSAQNは最先端のSAQNよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.414875682358085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of sequential decision-making tasks, the exploration capability of a reinforcement learning (RL) agent is paramount for achieving high rewards through interactions with the environment. To enhance this crucial ability, we propose SAQN, a novel approach wherein a self-evolving autoencoder (SA) is embedded with a Q-Network (QN). In SAQN, the self-evolving autoencoder architecture adapts and evolves as the agent explores the environment. This evolution enables the autoencoder to capture a diverse range of raw observations and represent them effectively in its latent space. By leveraging the disentangled states extracted from the encoder generated latent space, the QN is trained to determine optimal actions that improve rewards. During the evolution of the autoencoder architecture, a bias-variance regulatory strategy is employed to elicit the optimal response from the RL agent. This strategy involves two key components: (i) fostering the growth of nodes to retain previously acquired knowledge, ensuring a rich representation of the environment, and (ii) pruning the least contributing nodes to maintain a more manageable and tractable latent space. Extensive experimental evaluations conducted on three distinct benchmark environments and a real-world molecular environment demonstrate that the proposed SAQN significantly outperforms state-of-the-art counterparts. The results highlight the effectiveness of the self-evolving autoencoder and its collaboration with the Q-Network in tackling sequential decision-making tasks.
• Abstract（参考訳）: 逐次的意思決定タスクの分野では,強化学習(rl)エージェントの探索能力は,環境とのインタラクションを通じて高い報酬を得る上で最重要となる。 そこで本研究では,自己進化型オートエンコーダ(SA)をQ-Network(QN)に組み込む新しい手法であるSAQNを提案する。 SAQNでは、自己進化型オートエンコーダアーキテクチャは、エージェントが環境を探索する際に適応して進化する。 この進化により、オートエンコーダは様々な生の観測を捉え、潜在空間において効果的に表現することができる。 エンコーダ生成した潜在空間から抽出された不連続状態を利用して、qnを訓練し、報酬を改善する最適なアクションを決定する。 オートエンコーダアーキテクチャの進化において、rlエージェントからの最適な応答を導出するためにバイアス分散規制戦略が用いられる。 この戦略には2つの重要な要素があります (i)事前に獲得した知識を保持するためのノードの成長の促進、環境の豊かな表現の確保、 (ii)より管理可能でトラクタブルな潜在空間を維持するために、最小の寄与ノードをプルーニングすること。 3つの異なるベンチマーク環境と実世界の分子環境で行った大規模な実験により、提案したSAQNは最先端の環境よりも大幅に優れていることが示された。 その結果、自己進化型オートエンコーダの有効性と、シーケンシャルな意思決定タスクに取り組む上でのQ-Networkとの協調性を強調した。

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