Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Semantic Clustering in Deep Reinforcement Learning for Video Games

論文の概要: Exploring Semantic Clustering in Deep Reinforcement Learning for Video Games

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17411v1
Date: Wed, 25 Sep 2024 22:48:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-28 23:50:22.854219
Title: Exploring Semantic Clustering in Deep Reinforcement Learning for Video Games
Title（参考訳）: 深層強化学習におけるセマンティッククラスタリングの探索
Authors: Liang Zhang, Adarsh Pyarelal, Justin Lieffers,
Abstract要約: セマンティッククラスタリング(セマンティッククラスタリング)とは、セマンティックな類似性に基づいて内部的にビデオ入力をグループ化するニューラルネットワークの本質的な能力を指す。本稿では,特徴量削減とオンラインクラスタリングを兼ね備えたセマンティッククラスタリングモジュールを統合したDRLアーキテクチャを提案する。ビデオゲームにおけるDRLにおける提案モジュールの有効性とセマンティッククラスタリング特性を検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.773902857314858
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we investigate the semantic clustering properties of deep reinforcement learning (DRL) for video games, enriching our understanding of the internal dynamics of DRL and advancing its interpretability. In this context, semantic clustering refers to the inherent capacity of neural networks to internally group video inputs based on semantic similarity. To achieve this, we propose a novel DRL architecture that integrates a semantic clustering module featuring both feature dimensionality reduction and online clustering. This module seamlessly integrates into the DRL training pipeline, addressing instability issues observed in previous t-SNE-based analysis methods and eliminating the necessity for extensive manual annotation of semantic analysis. Through experiments, we validate the effectiveness of the proposed module and the semantic clustering properties in DRL for video games. Additionally, based on these properties, we introduce new analytical methods to help understand the hierarchical structure of policies and the semantic distribution within the feature space.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ゲーム用深部強化学習(DRL)のセマンティッククラスタリング特性について検討し,DRLの内部ダイナミクスの理解を深め,解釈可能性の向上を図る。この文脈では、セマンティッククラスタリングは、セマンティックな類似性に基づいて内部的にビデオ入力をグループ化するニューラルネットワークの本質的な能力を指す。そこで本研究では,特徴量削減とオンラインクラスタリングを兼ね備えたセマンティッククラスタリングモジュールを統合したDRLアーキテクチャを提案する。このモジュールはDRLトレーニングパイプラインにシームレスに統合され、従来のt-SNEベースの分析手法で観察された不安定な問題に対処し、意味分析の広範囲な手動アノテーションの必要性を排除する。実験により,ゲーム用DRLにおけるモジュールの有効性とセマンティッククラスタリング特性について検証した。さらに,これらの特性に基づいて,政策の階層構造と特徴空間内の意味的分布を理解するための新たな分析手法を導入する。

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