論文の概要: EfficientZero V2: Mastering Discrete and Continuous Control with Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00564v2
• Date: Thu, 12 Sep 2024 08:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 22:02:48.160657
• Title: EfficientZero V2: Mastering Discrete and Continuous Control with Limited Data
• Title（参考訳）: EfficientZero V2: 限定データによる離散化と連続制御
• Authors: Shengjie Wang, Shaohuai Liu, Weirui Ye, Jiacheng You, Yang Gao,
• Abstract要約: 本稿では,サンプル効率のよい強化学習(RL)アルゴリズム用に設計されたフレームワークであるEfficientZero V2を紹介する。 一連の改善により、EfficientZero V2は、様々なタスクにおいて、現在の最先端(SOTA)を上回っている。 効率的なZero V2は一般的なアルゴリズムであるDreamerV3よりも顕著な進歩を示し、66のタスクのうち50で優れた結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.621203162457018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sample efficiency remains a crucial challenge in applying Reinforcement Learning (RL) to real-world tasks. While recent algorithms have made significant strides in improving sample efficiency, none have achieved consistently superior performance across diverse domains. In this paper, we introduce EfficientZero V2, a general framework designed for sample-efficient RL algorithms. We have expanded the performance of EfficientZero to multiple domains, encompassing both continuous and discrete actions, as well as visual and low-dimensional inputs. With a series of improvements we propose, EfficientZero V2 outperforms the current state-of-the-art (SOTA) by a significant margin in diverse tasks under the limited data setting. EfficientZero V2 exhibits a notable advancement over the prevailing general algorithm, DreamerV3, achieving superior outcomes in 50 of 66 evaluated tasks across diverse benchmarks, such as Atari 100k, Proprio Control, and Vision Control.
• Abstract（参考訳）: 実世界のタスクに強化学習(RL)を適用する上で、サンプル効率は依然として重要な課題である。 最近のアルゴリズムはサンプル効率の改善に大きく貢献しているが、様々な領域で一貫して優れたパフォーマンスを達成しているものはない。 本稿では,サンプル効率のよいRLアルゴリズムのための汎用フレームワークであるEfficientZero V2を紹介する。 我々はEfficientZeroの性能を複数の領域に拡張し、連続的および離散的な動作と視覚的および低次元的な入力の両方を包含した。 私たちが提案する一連の改善により、EfficientZero V2は、制限されたデータ設定下での多様なタスクにおいて、現在の最先端(SOTA)よりも大幅にパフォーマンスが向上します。 効率的なZero V2は、一般的なアルゴリズムであるDreamerV3よりも顕著な進歩を示し、Atari 100k、Proprio Control、Vision Controlといった様々なベンチマークで評価されたタスクのうち、66のタスクのうち50の優れた結果を達成する。

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