論文の概要: Constrained Meta Agnostic Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14047v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 07:11:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 15:00:17.625259
• Title: Constrained Meta Agnostic Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 制約付きメタ非依存強化学習
• Authors: Karam Daaboul, Florian Kuhm, Tim Joseph, J. Marius Zoellner,
• Abstract要約: 制約モデル非依存メタラーニング(C-MAML) C-MAMLは、トレーニングフェーズ中にタスク固有の制約を直接メタアルゴリズムフレームワークに組み込むことで、迅速かつ効率的なタスク適応を可能にする。 C-MAMLは, 動的環境下での実用性と頑健さを強調し, 複雑度の異なる車輪付きロボットタスクを用いたシミュレーションロコモーションにおける有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3749120526936465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Meta-Reinforcement Learning (Meta-RL) aims to acquire meta-knowledge for quick adaptation to diverse tasks. However, applying these policies in real-world environments presents a significant challenge in balancing rapid adaptability with adherence to environmental constraints. Our novel approach, Constraint Model Agnostic Meta Learning (C-MAML), merges meta learning with constrained optimization to address this challenge. C-MAML enables rapid and efficient task adaptation by incorporating task-specific constraints directly into its meta-algorithm framework during the training phase. This fusion results in safer initial parameters for learning new tasks. We demonstrate the effectiveness of C-MAML in simulated locomotion with wheeled robot tasks of varying complexity, highlighting its practicality and robustness in dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: メタ強化学習(Meta-RL)は,多様なタスクに迅速に適応するためのメタ知識獲得を目的としている。 しかし,これらの政策を実環境に適用することは,環境制約に順応した迅速な適応性のバランスをとる上で大きな課題となる。 我々の新しいアプローチであるConstraint Model Agnostic Meta Learning (C-MAML)は、メタ学習と制約付き最適化を融合して、この問題に対処します。 C-MAMLは、トレーニングフェーズ中にタスク固有の制約を直接メタアルゴリズムフレームワークに組み込むことで、迅速かつ効率的なタスク適応を可能にする。 この融合は、新しいタスクを学ぶためのより安全な初期パラメータをもたらす。 C-MAMLは, 動的環境下での実用性と堅牢性を強調し, 複雑度が変化する車輪付きロボットの動作シミュレーションにおいて, 有効性を示す。

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