論文の概要: Revealing the learning process in reinforcement learning agents through attention-oriented metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14324v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 13:56:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 13:32:31.197623
• Title: Revealing the learning process in reinforcement learning agents through attention-oriented metrics
• Title（参考訳）: 注意指向メトリクスによる強化学習エージェントの学習過程の解明
• Authors: Charlotte Beylier, Simon M. Hofmann, Nico Scherf,
• Abstract要約: トレーニング中のRLエージェントの注意力の発達を調査するために、注意指向メトリクス(ATOM)を導入する。 この結果から,ATOMは,各ゲーム変動を訓練したエージェントの注意パターンを明確化することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The learning process of a reinforcement learning (RL) agent remains poorly understood beyond the mathematical formulation of its learning algorithm. To address this gap, we introduce attention-oriented metrics (ATOMs) to investigate the development of an RL agent's attention during training. We tested ATOMs on three variations of a Pong game, each designed to teach the agent distinct behaviours, complemented by a behavioural assessment. Our findings reveal that ATOMs successfully delineate the attention patterns of an agent trained on each game variation, and that these differences in attention patterns translate into differences in the agent's behaviour. Through continuous monitoring of ATOMs during training, we observed that the agent's attention developed in phases, and that these phases were consistent across games. Finally, we noted that the agent's attention to its paddle emerged relatively late in the training and coincided with a marked increase in its performance score. Overall, we believe that ATOMs could significantly enhance our understanding of RL agents' learning processes, which is essential for improving their reliability and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)エージェントの学習過程は、その学習アルゴリズムの数学的定式化以外には理解されていない。 このギャップに対処するために、トレーニング中のRLエージェントの注意の発達を調べるために、注意指向メトリクス(ATOM)を導入する。 PongゲームでATOMを3つのバリエーションでテストし、それぞれがエージェントに異なる振る舞いを教えるよう設計し、行動アセスメントによって補完した。 この結果から,ATOMは,各ゲーム変動を訓練したエージェントの注意パターンを明確化し,これらの注意パターンの違いがエージェントの行動の相違に繋がることが明らかとなった。 トレーニング中のATOMの継続的なモニタリングにより,エージェントの注意は段階的に発達し,これらのフェーズはゲーム全体で一貫していることがわかった。 最後に、トレーニングの後半にエージェントのパドルに対する注意が比較的現れ、パフォーマンススコアの顕著な増加と一致したことを指摘した。 全体として、ATOMはRLエージェントの学習プロセスの理解を著しく向上させ、信頼性と効率を向上させるのに不可欠であると考えている。

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