論文の概要: Zero-Shot Stitching in Reinforcement Learning using Relative Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12917v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 14:42:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 14:46:18.477107
• Title: Zero-Shot Stitching in Reinforcement Learning using Relative Representations
• Title（参考訳）: 相対表現を用いた強化学習におけるゼロショットスティッチ
• Authors: Antonio Pio Ricciardi, Valentino Maiorca, Luca Moschella, Riccardo Marin, Emanuele Rodolà,
• Abstract要約: エージェントのコンポーネントを組み合わせることが可能であることを実証するために、潜伏表現を統一する最近の発展を活用している。 これにより、トレーニング中に見たことのない環境とタスクの組み合わせを処理できる、まったく新しいエージェントを作成することができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.76990521486307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Reinforcement Learning is a popular and powerful framework that takes full advantage of the Deep Learning breakthrough. However, it is also known that variations in the input (e.g., different colors of the panorama due to the season of the year) or the task (e.g., changing the speed limit for a car to respect) could require complete retraining of the agents. In this work, we leverage recent developments in unifying latent representations to demonstrate that it is possible to combine the components of an agent, rather than retrain it from scratch. We build upon the recent relative representations framework and adapt it for Visual RL. This allows us to create completely new agents capable of handling environment-task combinations never seen during training. Our work paves the road toward a more accessible and flexible use of reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: ビジュアル強化学習(Visual Reinforcement Learning)は、ディープラーニングのブレークスルーを最大限に活用する、人気があり強力なフレームワークである。 しかし、入力(例えば、季節によってパノラマの色が異なる)やタスク(例えば、車に対する速度制限の変更)のバリエーションは、エージェントの完全な再訓練を必要とすることも知られている。 本研究では,エージェントのコンポーネントをスクラッチから再訓練するのではなく組み合わせることが可能であることを示すために,潜在表現を統一する最近の発展を活用している。 我々は最近、相対表現フレームワークを構築し、それをVisual RLに適用する。 これにより、トレーニング中に見たことのない環境とタスクの組み合わせを処理できる、まったく新しいエージェントを作成することができます。 私たちの仕事は、よりアクセスしやすくフレキシブルな強化学習への道を開く。

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