論文の概要: Accelerating Goal-Conditioned RL Algorithms and Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11052v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 17:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 12:45:00.575725
• Title: Accelerating Goal-Conditioned RL Algorithms and Research
• Title（参考訳）: ゴール条件付きRLアルゴリズムの高速化と研究
• Authors: Michał Bortkiewicz, Władek Pałucki, Vivek Myers, Tadeusz Dziarmaga, Tomasz Arczewski, Łukasz Kuciński, Benjamin Eysenbach,
• Abstract要約: 自己指導型目標条件強化学習(GCRL)エージェントは、環境との非構造的相互作用において達成された目標から学習することで、新しい行動を発見する。 これらの手法は、遅い環境からのデータの欠如と安定したアルゴリズムの欠如により、同様の成功を見られなかった。 我々は、自制的なGCRLのためのJaxGCRLをリリースし、研究者は単一のGPU上で数百万の環境ステップでエージェントを訓練することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.155006770675904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervision has the potential to transform reinforcement learning (RL), paralleling the breakthroughs it has enabled in other areas of machine learning. While self-supervised learning in other domains aims to find patterns in a fixed dataset, self-supervised goal-conditioned reinforcement learning (GCRL) agents discover new behaviors by learning from the goals achieved during unstructured interaction with the environment. However, these methods have failed to see similar success, both due to a lack of data from slow environments as well as a lack of stable algorithms. We take a step toward addressing both of these issues by releasing a high-performance codebase and benchmark JaxGCRL for self-supervised GCRL, enabling researchers to train agents for millions of environment steps in minutes on a single GPU. The key to this performance is a combination of GPU-accelerated environments and a stable, batched version of the contrastive reinforcement learning algorithm, based on an infoNCE objective, that effectively makes use of this increased data throughput. With this approach, we provide a foundation for future research in self-supervised GCRL, enabling researchers to quickly iterate on new ideas and evaluate them in a diverse set of challenging environments. Website + Code: https://github.com/MichalBortkiewicz/JaxGCRL
• Abstract（参考訳）: 自己超越性は強化学習(RL)を変換する可能性があり、機械学習の他の分野で実現したブレークスルーを反映している。 他のドメインでの自己教師型学習は、固定データセットのパターンを見つけることを目的としているが、自己教師型目標条件強化学習(GCRL)エージェントは、環境との非構造化相互作用で達成された目標から学習することで、新しい行動を発見する。 しかし、これらの手法は、遅い環境からのデータの欠如、安定したアルゴリズムの欠如など、同様の成功は得られていない。 我々は、ハイパフォーマンスなコードベースと自己教師型GCRLのためのベンチマークJaxGCRLをリリースすることで、これらの問題を解決するための一歩を踏み出した。 このパフォーマンスの鍵は、GPUアクセラレーションされた環境と、この増大したデータスループットを効果的に活用するインフォNCEの目的に基づいて、対照的な強化学習アルゴリズムの安定的でバッチ化されたバージョンを組み合わせることである。 このアプローチにより、我々は、自己監督型GCRLにおける将来の研究の基盤を提供し、研究者が新しいアイデアをすばやく反復し、様々な課題のある環境でそれらを評価できるようにする。 Website + Code: https://github.com/MichalBortkiewicz/JaxGCRL

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