論文の概要: Enhancing Analogical Reasoning in the Abstraction and Reasoning Corpus via Model-Based RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14855v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 08:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 14:33:22.614882
• Title: Enhancing Analogical Reasoning in the Abstraction and Reasoning Corpus via Model-Based RL
• Title（参考訳）: モデルベースRLを用いた抽象・推論コーパスにおけるアナロジカル推論の強化
• Authors: Jihwan Lee, Woochang Sim, Sejin Kim, Sundong Kim,
• Abstract要約: モデルに基づく強化学習は類推的推論の課題に適した手法であることを示す。 モデルベースRL法であるDreamerV3とモデルフリーRL法であるProximal Policy Optimizationを比較した。 この結果から,モデルベースRLはモデルフリーのRLよりも,単一タスクからの学習や一般化に優れるだけでなく,類似タスク間の推論において大きな優位性を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.143939145442195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper demonstrates that model-based reinforcement learning (model-based RL) is a suitable approach for the task of analogical reasoning. We hypothesize that model-based RL can solve analogical reasoning tasks more efficiently through the creation of internal models. To test this, we compared DreamerV3, a model-based RL method, with Proximal Policy Optimization, a model-free RL method, on the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) tasks. Our results indicate that model-based RL not only outperforms model-free RL in learning and generalizing from single tasks but also shows significant advantages in reasoning across similar tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデルに基づく強化学習(モデルベースRL)が類似推論の課題に適した手法であることを実証する。 モデルに基づくRLは、内部モデルの作成により、アナログ推論タスクをより効率的に解くことができると仮定する。 これをテストするために,モデルベースRL法であるDreamerV3とモデルフリーRL法であるProximal Policy Optimizationを,ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)タスク上で比較した。 この結果から,モデルベースRLはモデルフリーのRLよりも,単一タスクからの学習や一般化に優れるだけでなく,類似タスク間の推論において大きな優位性を示すことがわかった。

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