論文の概要: Generative AI for Deep Reinforcement Learning: Framework, Analysis, and Use Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20568v1
• Date: Fri, 31 May 2024 01:25:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 15:55:52.592904
• Title: Generative AI for Deep Reinforcement Learning: Framework, Analysis, and Use Cases
• Title（参考訳）: 深層強化学習のための生成AI:フレームワーク、分析、ユースケース
• Authors: Geng Sun, Wenwen Xie, Dusit Niyato, Fang Mei, Jiawen Kang, Hongyang Du, Shiwen Mao,
• Abstract要約: 深部強化学習(DRL)は様々な分野に広く適用されており、優れた成果を上げている。 DRLは、サンプル効率の低下や一般化の低さなど、いくつかの制限に直面している。 本稿では、これらの問題に対処し、DRLアルゴリズムの性能を向上させるために、生成AI(GAI)を活用する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.30995339585003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a form of artificial intelligence (AI) technology based on interactive learning, deep reinforcement learning (DRL) has been widely applied across various fields and has achieved remarkable accomplishments. However, DRL faces certain limitations, including low sample efficiency and poor generalization. Therefore, we present how to leverage generative AI (GAI) to address these issues above and enhance the performance of DRL algorithms in this paper. We first introduce several classic GAI and DRL algorithms and demonstrate the applications of GAI-enhanced DRL algorithms. Then, we discuss how to use GAI to improve DRL algorithms from the data and policy perspectives. Subsequently, we introduce a framework that demonstrates an actual and novel integration of GAI with DRL, i.e., GAI-enhanced DRL. Additionally, we provide a case study of the framework on UAV-assisted integrated near-field/far-field communication to validate the performance of the proposed framework. Moreover, we present several future directions. Finally, the related code is available at: https://xiewenwen22.github.io/GAI-enhanced-DRL.
• Abstract（参考訳）: 対話型学習に基づく人工知能(AI)技術の形式として、深層強化学習(DRL)は様々な分野に広く適用され、目覚ましい成果を上げてきた。 しかし、DRLはサンプル効率の低下や一般化の低さなど、いくつかの制限に直面している。 そこで本稿では,これらの問題に対処し,DRLアルゴリズムの性能を向上させるために生成AI(GAI)を活用する方法について述べる。 まず、いくつかの古典的GAIアルゴリズムとDRLアルゴリズムを導入し、GAI強化DRLアルゴリズムの適用例を示す。 そして、データとポリシーの観点から、GAIを用いてDRLアルゴリズムを改善する方法について論じる。 次に, GAI と DRL, すなわち GAI 強化 DRL の実際の, 新規な統合を実証する枠組みを紹介する。 さらに,UAVを利用した近距離場/遠距離通信におけるフレームワークの事例研究を行い,提案フレームワークの性能評価を行った。 さらに,今後の方向性を示す。 最後に、関連するコードは、https://xiewenwen22.github.io/GAI-enhanced-DRLで入手できる。

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