論文の概要: A Generalized Apprenticeship Learning Framework for Modeling Heterogeneous Student Pedagogical Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02450v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 16:14:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 15:20:58.496623
- Title: A Generalized Apprenticeship Learning Framework for Modeling Heterogeneous Student Pedagogical Strategies
- Title（参考訳）: 不均質な学生の教育戦略をモデル化するための総合的な認証学習フレームワーク
- Authors: Md Mirajul Islam, Xi Yang, John Hostetter, Adittya Soukarjya Saha, Min Chi,
- Abstract要約: 本稿では,最適あるいは準最適の実証から効果的な教育政策を誘導する一般ALフレームワークである期待最大化(EM)-EDMを提案する。
提案したEM-EDMにより誘導されるポリシーと,DRLにより誘発される4つのALベースラインと2つのポリシーの有効性を比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.137664701386198
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A key challenge in e-learning environments like Intelligent Tutoring Systems (ITSs) is to induce effective pedagogical policies efficiently. While Deep Reinforcement Learning (DRL) often suffers from sample inefficiency and reward function design difficulty, Apprenticeship Learning(AL) algorithms can overcome them. However, most AL algorithms can not handle heterogeneity as they assume all demonstrations are generated with a homogeneous policy driven by a single reward function. Still, some AL algorithms which consider heterogeneity, often can not generalize to large continuous state space and only work with discrete states. In this paper, we propose an expectation-maximization(EM)-EDM, a general AL framework to induce effective pedagogical policies from given optimal or near-optimal demonstrations, which are assumed to be driven by heterogeneous reward functions. We compare the effectiveness of the policies induced by our proposed EM-EDM against four AL-based baselines and two policies induced by DRL on two different but related tasks that involve pedagogical action prediction. Our overall results showed that, for both tasks, EM-EDM outperforms the four AL baselines across all performance metrics and the two DRL baselines. This suggests that EM-EDM can effectively model complex student pedagogical decision-making processes through the ability to manage a large, continuous state space and adapt to handle diverse and heterogeneous reward functions with very few given demonstrations.
- Abstract（参考訳）: Intelligent Tutoring Systems(ITS)のようなeラーニング環境における重要な課題は、効果的な教育方針を効果的に導き出すことである。
Deep Reinforcement Learning (DRL) はしばしばサンプルの非効率性と報酬関数設計の難しさに悩まされるが、Apprenticeship Learning (AL) アルゴリズムはそれらを克服することができる。
しかし、ほとんどのALアルゴリズムは、全ての実演が1つの報酬関数によって駆動される均質なポリシーで生成されると仮定して、不均一性を扱うことができない。
それでも、不均一性を考える一部のALアルゴリズムは、しばしば大きな連続状態空間に一般化できず、離散状態でのみ動作する。
本稿では,不均質な報酬関数によって駆動されると推定される最適あるいは準最適の実証から効果的な教育政策を誘導する一般ALフレームワークである期待最大化(EM)-EDMを提案する。
提案したEM-EDMにより誘導される方針と,DRLによって誘発される2つの基本方針とを,教育的行動予測を伴う2つの異なる,関連する課題に対して比較した。
その結果、EM-EDMは全てのパフォーマンス指標と2つのDRLベースラインで4つのALベースラインを上回ります。
このことは、EM-EDMが、大規模で連続的な状態空間を管理し、多種多様な報酬関数に適応する能力を通じて、複雑な学生の教育的意思決定プロセスを効果的にモデル化できることを示唆している。
関連論文リスト
- On-the-fly Modulation for Balanced Multimodal Learning [53.616094855778954]
マルチモーダル学習は、異なるモーダルからの情報を統合することでモデル性能を向上させることが期待されている。
広く使われている共同トレーニング戦略は、不均衡で最適化されていないユニモーダル表現につながる。
そこで本研究では,OGM(On-the-fly Prediction Modulation)とOGM(On-the-fly Gradient Modulation)の戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T13:15:50Z) - Multi-Agent Reinforcement Learning from Human Feedback: Data Coverage and Algorithmic Techniques [65.55451717632317]
我々は,MARLHF(Multi-Agent Reinforcement Learning from Human Feedback)について検討し,理論的基礎と実証的検証の両方について検討した。
我々は,このタスクを,一般ゲームにおける嗜好のみのオフラインデータセットからナッシュ均衡を識別するものとして定義する。
本研究は,MARLHFの多面的アプローチを基礎として,効果的な嗜好に基づくマルチエージェントシステムの実現を目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-01T13:14:41Z) - Beyond Joint Demonstrations: Personalized Expert Guidance for Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning [54.40927310957792]
異種チーム内の各エージェントを個別にカスタマイズした、個人化された専門家によるデモンストレーションという新しい概念を導入する。
これらのデモンストレーションは、単独エージェントの行動と、各エージェントが協調的な要素を含まない個人的目標を達成する方法にのみ関係している。
本稿では、個人化された専門家によるデモンストレーションをガイダンスとして選択的に活用し、エージェントが協力することを学ぶためのアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-13T20:11:20Z) - Inverse Reinforcement Learning by Estimating Expertise of Demonstrators [18.50354748863624]
IRLEED(Inverse Reinforcement Learning by Estimating Expertise of Demonstrators)は、実証者の専門知識の事前知識なしにハードルを克服する新しいフレームワークである。
IRLEEDは既存の逆強化学習(IRL)アルゴリズムを強化し、報酬バイアスと行動分散に対処するために、実証者準最適性のための一般的なモデルを組み合わせる。
オンラインおよびオフラインのIL設定、シミュレーションと人為的なデータによる実験は、IRLEEDの適応性と有効性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T20:21:09Z) - Generalizable Task Representation Learning for Offline
Meta-Reinforcement Learning with Data Limitations [22.23114883485924]
本稿では,データ制限に直面した一般化可能なタスク表現を学習するための新しいアルゴリズムGENTLEを提案する。
GENTLEは、タスクの特徴を抽出するために、エンコーダ・デコーダアーキテクチャであるTask Auto-Encoder(TAE)を使用している。
限られた行動多様性の影響を軽減するため,TAEのトレーニングに使用されるデータ分布とテスト中に発生するデータ分布とを整合させる擬似遷移を構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-26T07:02:12Z) - Task Phasing: Automated Curriculum Learning from Demonstrations [46.1680279122598]
報酬ドメインを疎結合にするために強化学習を適用することは、ガイド信号が不十分なため、非常に難しい。
本稿では,実演を用いてカリキュラムのシーケンスを自動的に生成する手法を提案する。
3つのスパース報酬領域に対する実験結果から,我々のタスク・ファスリング・アプローチは,パフォーマンスに関して最先端のアプローチよりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-20T03:59:11Z) - Weakly Supervised Disentangled Representation for Goal-conditioned
Reinforcement Learning [15.698612710580447]
本稿では,サンプル効率の向上と政策一般化を目的としたスキル学習フレームワークDR-GRLを提案する。
本稿では,解釈可能かつ制御可能な表現を学習するための空間変換オートエンコーダ(STAE)を提案する。
DR-GRLは, 試料効率と政策一般化において, 従来の手法よりも有意に優れていたことを実証的に実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-28T09:05:14Z) - Deterministic and Discriminative Imitation (D2-Imitation): Revisiting
Adversarial Imitation for Sample Efficiency [61.03922379081648]
本稿では,敵対的トレーニングやmin-max最適化を必要としない非政治的サンプル効率の手法を提案する。
実験の結果, D2-Imitation はサンプル効率の向上に有効であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-11T19:36:19Z) - Probabilistic Mixture-of-Experts for Efficient Deep Reinforcement
Learning [7.020079427649125]
学習効率と性能向上のためには,非特異な最適タスクに対する識別可能なスキルの把握が不可欠であることを示す。
マルチモーダル政策のための確率的混合専門家(PMOE)と、無差問題に対する新しい勾配推定器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-19T08:21:56Z) - DEALIO: Data-Efficient Adversarial Learning for Imitation from
Observation [57.358212277226315]
観察ifoからの模倣学習において、学習エージェントは、実演者の生成した制御信号にアクセスせずに、実演行動の観察のみを用いて実演エージェントを模倣しようとする。
近年、逆模倣学習に基づく手法は、ifO問題に対する最先端のパフォーマンスをもたらすが、データ非効率でモデルなしの強化学習アルゴリズムに依存するため、サンプルの複雑さに悩まされることが多い。
この問題は、サンプルの収集が時間、エネルギー、およびリスクの面で高いコストを被る可能性がある現実世界の設定に展開することは非現実的です。
よりデータ効率の高いifOアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-31T23:46:32Z) - Strictly Batch Imitation Learning by Energy-based Distribution Matching [104.33286163090179]
すなわち、強化信号へのアクセスがなく、遷移力学の知識がなく、環境とのさらなる相互作用もない。
1つの解決策は、既存のアルゴリズムをオフライン環境で動作させるために、見習いの学習に適合させることである。
しかし、このようなアプローチは、政治外の評価やオフラインモデルの推定に大きく依存しており、間接的で非効率である可能性がある。
優れたソリューションは、ポリシーを明示的にパラメータ化し、ロールアウトダイナミクスから暗黙的に学習し、完全にオフラインで運用できるべきだ、と私たちは主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-25T03:27:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。