論文の概要: IReCa: Intrinsic Reward-enhanced Context-aware Reinforcement Learning for Human-AI Coordination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07877v1
- Date: Thu, 15 Aug 2024 01:33:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 15:19:12.832723
- Title: IReCa: Intrinsic Reward-enhanced Context-aware Reinforcement Learning for Human-AI Coordination
- Title(参考訳): IReCa:人間とAIの協調のためのコンテキスト認識強化学習
- Authors: Xin Hao, Bahareh Nakisa, Mohmmad Naim Rastgoo, Richard Dazeley,
- Abstract要約: 人間とAIの調整シナリオでは、人間のエージェントは、AIエージェントのエージェントと比べて著しく疎く予測不可能な非対称な振る舞いを示す。
本稿では、これらの課題に対処するために、固有のReward-enhanced Context-aware (IReCa)強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
我々のIReCa RLアルゴリズムは、蓄積した報酬を約20%増加させ、収束に必要なエポックを最先端のベースラインと比較して約67%削減することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.207202660032374
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In human-AI coordination scenarios, human agents usually exhibit asymmetric behaviors that are significantly sparse and unpredictable compared to those of AI agents. These characteristics introduce two primary challenges to human-AI coordination: the effectiveness of obtaining sparse rewards and the efficiency of training the AI agents. To tackle these challenges, we propose an Intrinsic Reward-enhanced Context-aware (IReCa) reinforcement learning (RL) algorithm, which leverages intrinsic rewards to facilitate the acquisition of sparse rewards and utilizes environmental context to enhance training efficiency. Our IReCa RL algorithm introduces three unique features: (i) it encourages the exploration of sparse rewards by incorporating intrinsic rewards that supplement traditional extrinsic rewards from the environment; (ii) it improves the acquisition of sparse rewards by prioritizing the corresponding sparse state-action pairs; and (iii) it enhances the training efficiency by optimizing the exploration and exploitation through innovative context-aware weights of extrinsic and intrinsic rewards. Extensive simulations executed in the Overcooked layouts demonstrate that our IReCa RL algorithm can increase the accumulated rewards by approximately 20% and reduce the epochs required for convergence by approximately 67% compared to state-of-the-art baselines.
- Abstract(参考訳): 人間とAIの調整シナリオでは、人間のエージェントは通常、AIエージェントのエージェントと比べて著しく疎く予測不可能な非対称な振る舞いを示す。
これらの特徴は、スパース報酬を得る効果とAIエージェントを訓練する効率の2つの主要な課題をもたらす。
これらの課題に対処するため、本研究では、スパース報酬の獲得を容易にするために固有の報酬を利用する、学習効率を高めるために環境コンテキストを利用する、固有Reward-enhanced Context-aware(IReCa)強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
我々のIReCa RLアルゴリズムには3つの特徴がある。
一 環境からの内因的報酬を補う内因的報酬を組み込むことにより、疎外報酬の探索を奨励すること。
(二)当該スパース状態-作用対を優先することによりスパース報酬の取得を改善し、
第三に、外因性及び内因性報酬の革新的文脈を考慮した重み付けにより、探索と搾取を最適化することにより、訓練効率を向上させること。
オーバークッキングレイアウトで実行される広範囲なシミュレーションにより、我々のIReCa RLアルゴリズムは、蓄積した報酬を約20%増加させ、収束に必要なエポックを最先端のベースラインと比較して約67%削減できることを示した。
関連論文リスト
- Reusing Embeddings: Reproducible Reward Model Research in Large Language Model Alignment without GPUs [58.18140409409302]
大規模言語モデル (LLM) は強化学習 (RL) を通じて構造化タスクに大きく進歩した。
チャットボットやコンテンツ生成といった幅広い分野にRLを適用することは、ユニークな課題だ。
埋め込み型報酬モデルを用いた既存の報酬モデルアンサンブル研究の再現事例について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T19:37:35Z) - A novel multi-agent dynamic portfolio optimization learning system based on hierarchical deep reinforcement learning [4.495144308458951]
DRLエージェントをアクター批判アルゴリズムと深度関数近似器を用いて訓練すると,DRLエージェントのリスク調整による収益性の改善が重要でないシナリオが生じる可能性がある。
本研究では,新しい多エージェント深層強化学習(L)アルゴリズムフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-12T15:00:02Z) - Rationality based Innate-Values-driven Reinforcement Learning [1.8220718426493654]
本来の価値はエージェントの本質的なモチベーションを表しており、それはエージェントの本来の関心や目標を追求する好みを反映している。
これはAIエージェントの固有値駆動(IV)行動を記述するための優れたモデルである。
本稿では,階層型強化学習モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-14T03:28:02Z) - Beyond Human Preferences: Exploring Reinforcement Learning Trajectory Evaluation and Improvement through LLMs [12.572869123617783]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑なゲームタスクにおけるポリシートラジェクトリを評価する上での課題である。
PbRLは、人間の嗜好を重要な報酬信号として活用する先駆的なフレームワークである。
LLM4PG という LLM 対応自動選好生成フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-28T04:21:24Z) - REBEL: Reward Regularization-Based Approach for Robotic Reinforcement Learning from Human Feedback [61.54791065013767]
報酬関数と人間の嗜好の相違は、現実世界で破滅的な結果をもたらす可能性がある。
近年の手法は、人間の嗜好から報酬関数を学習することで、不適応を緩和することを目的としている。
本稿では,ロボットRLHFフレームワークにおける報酬正規化の新たな概念を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T04:56:37Z) - Provably Efficient Iterated CVaR Reinforcement Learning with Function
Approximation and Human Feedback [57.6775169085215]
リスクに敏感な強化学習は、期待される報酬とリスクのバランスをとるポリシーを最適化することを目的としている。
本稿では,線形および一般関数近似の下で,CVaR(Iterated Conditional Value-at-Risk)を目標とする新しいフレームワークを提案する。
本稿では,この反復CVaR RLに対するサンプル効率の高いアルゴリズムを提案し,厳密な理論的解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T08:14:54Z) - Reward Uncertainty for Exploration in Preference-based Reinforcement
Learning [88.34958680436552]
好みに基づく強化学習アルゴリズムを対象とした探索手法を提案する。
我々の基本的な考え方は、学習した報酬に基づいて、斬新さを測定することによって、本質的な報酬を設計することである。
実験により、学習報酬の不確実性からの探索ボーナスは、好みに基づくRLアルゴリズムのフィードバック効率とサンプル効率の両方を改善することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T23:22:10Z) - Combining Pessimism with Optimism for Robust and Efficient Model-Based
Deep Reinforcement Learning [56.17667147101263]
実世界のタスクでは、強化学習エージェントはトレーニング中に存在しない状況に遭遇する。
信頼性を確保するため、RLエージェントは最悪の状況に対して堅牢性を示す必要がある。
本稿では,Robust Hallucinated Upper-Confidence RL (RH-UCRL)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-18T16:50:17Z) - Reinforcement Learning through Active Inference [62.997667081978825]
アクティブ推論のアイデアが従来の強化学習アプローチをどのように強化するかを示す。
我々は、将来望まれる自由エネルギーという、意思決定のための新しい目標を開発し、実装する。
得られたアルゴリズムが探索および利用に成功し、また、スパース、ウェル形状、報酬のないいくつかの挑戦的RLベンチマークにおいて頑健な性能を達成することを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-28T10:28:21Z)
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。