Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Network Compression for Reinforcement Learning Tasks

論文の概要: Neural Network Compression for Reinforcement Learning Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07748v1
Date: Mon, 13 May 2024 13:46:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-14 13:35:36.247293
Title: Neural Network Compression for Reinforcement Learning Tasks
Title（参考訳）: 強化学習課題のためのニューラルネットワーク圧縮
Authors: Dmitry A. Ivanov, Denis A. Larionov, Oleg V. Maslennikov, Vladimir V. Voevodin,
Abstract要約: ロボット工学などの強化学習(RL)の実応用では、低レイテンシとエネルギー効率の推論が非常に望ましい。ニューラルネット推論の最適化、特にエネルギーと遅延効率を改善するために、スパーシリティとプルーニングを使用することは、標準的なテクニックである。本研究では、異なるRL環境におけるRLアルゴリズムに対するこれらの最適化手法の適用を系統的に検討し、ニューラルネットワークのサイズを最大400倍に削減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0124625066746595
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In real applications of Reinforcement Learning (RL), such as robotics, low latency and energy efficient inference is very desired. The use of sparsity and pruning for optimizing Neural Network inference, and particularly to improve energy and latency efficiency, is a standard technique. In this work, we perform a systematic investigation of applying these optimization techniques for different RL algorithms in different RL environments, yielding up to a 400-fold reduction in the size of neural networks.
Abstract（参考訳）: ロボット工学などの強化学習(RL)の実応用では、低レイテンシとエネルギー効率の推論が非常に望ましい。ニューラルネット推論の最適化、特にエネルギーと遅延効率を改善するために、スパーシリティとプルーニングを使用することは、標準的なテクニックである。本研究では、異なるRL環境におけるRLアルゴリズムに対するこれらの最適化手法の適用を系統的に検討し、ニューラルネットワークのサイズを最大400倍に削減する。

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