論文の概要: On the Sample Efficiency of Abstractions and Potential-Based Reward Shaping in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07826v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 15:09:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 13:30:32.036106
• Title: On the Sample Efficiency of Abstractions and Potential-Based Reward Shaping in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習における抽象化のサンプル効率と電位ベース逆整形について
• Authors: Giuseppe Canonaco, Leo Ardon, Alberto Pozanco, Daniel Borrajo,
• Abstract要約: PBRS(Posion Based Reward Shaping)は、Reinforcement Learning(RL)におけるサンプルの非効率化に取り組む研究において、大きな可能性を秘めている。 私たちは抽象化を活用して、"良い"ポテンシャル関数を自動生成します。 我々は、目標指向ナビゲーションタスクと3つのアーケード学習環境(ALE)ゲームを含む4つの環境におけるアプローチを評価し、単純な完全接続ネットワークでCNNベースのソリューションと同じレベルのパフォーマンスを達成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3381647310440739
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of Potential Based Reward Shaping (PBRS) has shown great promise in the ongoing research effort to tackle sample inefficiency in Reinforcement Learning (RL). However, the choice of the potential function is critical for this technique to be effective. Additionally, RL techniques are usually constrained to use a finite horizon for computational limitations. This introduces a bias when using PBRS, thus adding an additional layer of complexity. In this paper, we leverage abstractions to automatically produce a "good" potential function. We analyse the bias induced by finite horizons in the context of PBRS producing novel insights. Finally, to asses sample efficiency and performance impact, we evaluate our approach on four environments including a goal-oriented navigation task and three Arcade Learning Environments (ALE) games demonstrating that we can reach the same level of performance as CNN-based solutions with a simple fully-connected network.
• Abstract（参考訳）: PBRS(Posion Based Reward Shaping)の使用は、RL(Reinforcement Learning)におけるサンプルの非効率化に取り組む研究において、大きな可能性を秘めている。 しかし、この手法が有効であるためには、ポテンシャル関数の選択が不可欠である。 加えて、RL法は通常、有限地平線を計算上の制限に使用するよう制約される。 これはPBRSを使用する際のバイアスを導入し、さらなる複雑さの層を追加します。 本稿では,抽象化を利用して「良い」ポテンシャル関数を自動生成する。 我々はPBRSの文脈で有限地平線によって引き起こされるバイアスを解析し、新しい洞察を生み出す。 最後に,目標指向のナビゲーションタスクと3つのアーケード学習環境(ALE)ゲームを含む4つの環境において,CNNベースの単純な完全接続ネットワークによるソリューションと同等の性能が得られることを示す。

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