論文の概要: Reinforcement Learning from Delayed Observations via World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12309v2
• Date: Wed, 26 Jun 2024 02:44:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 18:55:03.147913
• Title: Reinforcement Learning from Delayed Observations via World Models
• Title（参考訳）: 世界モデルによる遅延観測からの強化学習
• Authors: Armin Karamzade, Kyungmin Kim, Montek Kalsi, Roy Fox,
• Abstract要約: 強化学習環境では、エージェントはそれらを取るとすぐに行動の効果についてのフィードバックを受ける。 実際には、この仮定は物理的制約のために当てはまらない可能性があり、学習アルゴリズムの性能に大きな影響を及ぼす可能性がある。 本稿では、過去の観測と学習のダイナミクスを統合することに成功している世界モデルを活用して、観測遅延を処理することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.298219828693489
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In standard reinforcement learning settings, agents typically assume immediate feedback about the effects of their actions after taking them. However, in practice, this assumption may not hold true due to physical constraints and can significantly impact the performance of learning algorithms. In this paper, we address observation delays in partially observable environments. We propose leveraging world models, which have shown success in integrating past observations and learning dynamics, to handle observation delays. By reducing delayed POMDPs to delayed MDPs with world models, our methods can effectively handle partial observability, where existing approaches achieve sub-optimal performance or degrade quickly as observability decreases. Experiments suggest that one of our methods can outperform a naive model-based approach by up to 250%. Moreover, we evaluate our methods on visual delayed environments, for the first time showcasing delay-aware reinforcement learning continuous control with visual observations.
• Abstract（参考訳）: 標準的な強化学習設定では、エージェントは通常、それらを取ると、アクションの効果について即時にフィードバックを受けます。 しかし、実際には、この仮定は物理的制約のために成り立たず、学習アルゴリズムの性能に大きな影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,部分的に観測可能な環境下での観測遅延に対処する。 本稿では、過去の観測と学習のダイナミクスを統合することに成功している世界モデルを活用して、観測遅延を処理することを提案する。 遅延PMDPを世界モデルで遅延MDPに還元することにより,既存手法による観測性能の低下や,観測可能性の低下に伴い急速に劣化する部分可観測性を効果的に処理することができる。 実験の結果、我々の手法の1つは、単純モデルに基づくアプローチを最大で250%上回ることが示唆された。 さらに,本手法を視覚的遅延環境において評価し,視覚的観察による遅延認識型強化学習の連続制御を初めて示す。

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