論文の概要: Equivariant Ensembles and Regularization for Reinforcement Learning in Map-based Path Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12856v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 16:01:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 13:34:19.972625
• Title: Equivariant Ensembles and Regularization for Reinforcement Learning in Map-based Path Planning
• Title（参考訳）: 地図に基づく経路計画における強化学習のための等変アンサンブルと正規化
• Authors: Mirco Theile, Hongpeng Cao, Marco Caccamo, Alberto L. Sangiovanni-Vincentelli,
• Abstract要約: 本稿では,特定のニューラルネットワーク成分を使わずに,同変ポリシーと不変値関数を構築する手法を提案する。 等変アンサンブルと正則化がサンプル効率と性能にどのような影響を与えるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.69473229553916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In reinforcement learning (RL), exploiting environmental symmetries can significantly enhance efficiency, robustness, and performance. However, ensuring that the deep RL policy and value networks are respectively equivariant and invariant to exploit these symmetries is a substantial challenge. Related works try to design networks that are equivariant and invariant by construction, limiting them to a very restricted library of components, which in turn hampers the expressiveness of the networks. This paper proposes a method to construct equivariant policies and invariant value functions without specialized neural network components, which we term equivariant ensembles. We further add a regularization term for adding inductive bias during training. In a map-based path planning case study, we show how equivariant ensembles and regularization benefit sample efficiency and performance.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)では、環境対称性を活用することにより、効率、堅牢性、性能が著しく向上する。 しかし、これらの対称性を利用するために、深いRLポリシーと値ネットワークがそれぞれ同変であることを保証することは、大きな課題である。 関連する研究は、構成によって不変で不変なネットワークを設計し、それを非常に制限されたコンポーネントのライブラリに制限することで、ネットワークの表現性を損なう。 本稿では,同変アンサンブル(等変アンサンブル)と呼ぶ特殊なニューラルネットワーク成分を使わずに,同変ポリシーと不変値関数を構築する手法を提案する。 さらに、トレーニング中に帰納バイアスを追加するための正規化用語を追加します。 マップに基づく経路計画ケーススタディでは、等変アンサンブルと正規化がサンプル効率と性能にどのような影響を及ぼすかを示す。

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