論文の概要: Learning Temporal Distances: Contrastive Successor Features Can Provide a Metric Structure for Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17098v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 19:36:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 18:31:07.439755
• Title: Learning Temporal Distances: Contrastive Successor Features Can Provide a Metric Structure for Decision-Making
• Title（参考訳）: 時間的距離の学習: コントラスト的継承的特徴は意思決定のための計量構造を提供することができる
• Authors: Vivek Myers, Chongyi Zheng, Anca Dragan, Sergey Levine, Benjamin Eysenbach,
• Abstract要約: 時間的距離は、計画、制御、強化学習のための多くのアルゴリズムの中心にある。 このような時間的距離を設定内で定義しようとする以前の試みは、重要な制限によって妨げられている。 比較学習によって学習された後継特徴が,三角形の不等式を満たす時間的距離を形成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.27188304203217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal distances lie at the heart of many algorithms for planning, control, and reinforcement learning that involve reaching goals, allowing one to estimate the transit time between two states. However, prior attempts to define such temporal distances in stochastic settings have been stymied by an important limitation: these prior approaches do not satisfy the triangle inequality. This is not merely a definitional concern, but translates to an inability to generalize and find shortest paths. In this paper, we build on prior work in contrastive learning and quasimetrics to show how successor features learned by contrastive learning (after a change of variables) form a temporal distance that does satisfy the triangle inequality, even in stochastic settings. Importantly, this temporal distance is computationally efficient to estimate, even in high-dimensional and stochastic settings. Experiments in controlled settings and benchmark suites demonstrate that an RL algorithm based on these new temporal distances exhibits combinatorial generalization (i.e., "stitching") and can sometimes learn more quickly than prior methods, including those based on quasimetrics.
• Abstract（参考訳）: 時間的距離は、目標を達成するための計画、制御、強化学習のための多くのアルゴリズムの中心にあり、2つの州間の移動時間を見積もることができる。 しかし、そのような時間的距離を確率的設定で定義する以前の試みは、重要な制限によって、その事前のアプローチは三角形の不等式を満足していない。 これは単に定義上の関心事ではなく、最も短い経路の一般化と発見ができないことを意味する。 本稿では, 比較学習と準計量学における先行研究に基づいて, 比較学習によって学習された後継特徴が, 確率的設定においても, 三角形の不等式を満たす時間的距離をいかに形成するかを示す。 重要なことは、この時間的距離は、高次元および確率的な設定であっても、推定に計算的に効率的である。 制御された設定とベンチマークスイートの実験では、これらの新しい時間距離に基づくRLアルゴリズムが組合せ一般化(すなわち「スティッチング」)を示し、準距離に基づくアルゴリズムを含む従来の手法よりも高速に学習できることが示されている。

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