論文の概要: Highly Efficient Self-Adaptive Reward Shaping for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03029v2
• Date: Wed, 7 Aug 2024 05:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 12:15:09.183374
• Title: Highly Efficient Self-Adaptive Reward Shaping for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習のための高能率自己適応型逆方向整形
• Authors: Haozhe Ma, Zhengding Luo, Thanh Vinh Vo, Kuankuan Sima, Tze-Yun Leong,
• Abstract要約: Reward Shapingは、強化学習におけるスパース報酬の課題に対処する。 歴史的経験から得られた成功率を形づくりの報酬に組み込む新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.242869847419834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reward shaping addresses the challenge of sparse rewards in reinforcement learning by constructing denser and more informative reward signals. To achieve self-adaptive and highly efficient reward shaping, we propose a novel method that incorporates success rates derived from historical experiences into shaped rewards. Our approach utilizes success rates sampled from Beta distributions, which dynamically evolve from uncertain to reliable values as more data is collected. Initially, the self-adaptive success rates exhibit more randomness to encourage exploration. Over time, they become more certain to enhance exploitation, thus achieving a better balance between exploration and exploitation. We employ Kernel Density Estimation (KDE) combined with Random Fourier Features (RFF) to derive the Beta distributions, resulting in a computationally efficient implementation in high-dimensional continuous state spaces. This method provides a non-parametric and learning-free approach. The proposed method is evaluated on a wide range of continuous control tasks with sparse and delayed rewards, demonstrating significant improvements in sample efficiency and convergence stability compared to relevant baselines.
• Abstract（参考訳）: Reward Shapingは、より高密度でより情報的な報酬信号を構築することで、強化学習におけるスパース報酬の課題に対処する。 自己適応的かつ高効率な報酬形成を実現するために,歴史的経験から得られた成功率を形状報酬に組み込む手法を提案する。 提案手法は, ベータ分布から採取した成功率を利用して, より多くのデータが収集されるにつれて, 不確実な値から信頼性のある値へと動的に進化する。 最初は、自己適応的な成功率は、探索を促進するためによりランダム性を示す。 時間が経つにつれて、彼らは搾取を強化し、探検と搾取のバランスを良くするようになる。 我々はKDE(カーネル密度推定)とRFF(ランダムフーリエ特徴量)を組み合わせてベータ分布を導出し,高次元連続状態空間における計算効率の良い実装を実現する。 この方法は、非パラメトリックで学習自由なアプローチを提供する。 提案手法は,スパースおよび遅延報酬を用いた多種多様な連続制御タスクにおいて評価され,関連するベースラインと比較して試料効率および収束安定性が著しく向上したことを示す。

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