論文の概要: Mimicking Human Intuition: Cognitive Belief-Driven Q-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01739v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 23:18:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 15:43:48.610585
• Title: Mimicking Human Intuition: Cognitive Belief-Driven Q-Learning
• Title（参考訳）: 人間の直感を模倣する:認知的信念によるQ-Learning
• Authors: Xingrui Gu, Guanren Qiao, Chuyi Jiang, Tianqing Xia, Hangyu Mao,
• Abstract要約: 本稿では,主観的信念モデリングをQラーニングフレームワークに統合した認知的信念駆動型Qラーニング(CBDQ)を提案する。 CBDQは、人間のような学習能力と推論能力を持つエージェントを提供することで、意思決定の精度を高める。 各種複雑環境における離散制御ベンチマークタスクについて,提案手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.960184723807347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning encounters challenges in various environments related to robustness and explainability. Traditional Q-learning algorithms cannot effectively make decisions and utilize the historical learning experience. To overcome these limitations, we propose Cognitive Belief-Driven Q-Learning (CBDQ), which integrates subjective belief modeling into the Q-learning framework, enhancing decision-making accuracy by endowing agents with human-like learning and reasoning capabilities. Drawing inspiration from cognitive science, our method maintains a subjective belief distribution over the expectation of actions, leveraging a cluster-based subjective belief model that enables agents to reason about the potential probability associated with each decision. CBDQ effectively mitigates overestimated phenomena and optimizes decision-making policies by integrating historical experiences with current contextual information, mimicking the dynamics of human decision-making. We evaluate the proposed method on discrete control benchmark tasks in various complicate environments. The results demonstrate that CBDQ exhibits stronger adaptability, robustness, and human-like characteristics in handling these environments, outperforming other baselines. We hope this work will give researchers a fresh perspective on understanding and explaining Q-learning.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は、堅牢性と説明可能性に関連する様々な環境において課題に遭遇する。 従来のQ学習アルゴリズムは、決定を効果的に行い、歴史学習体験を利用することはできない。 これらの制約を克服するために、主観的信念モデリングをQラーニングフレームワークに統合し、エージェントに人間のような学習能力と推論能力を与えることで意思決定精度を向上させる認知的信念駆動型Qラーニング(CBDQ)を提案する。 本手法は,認知科学からインスピレーションを得て,行動期待に対する主観的信念分布を維持し,エージェントが各決定に関連する潜在的な確率を判断できるクラスタベースの主観的信念モデルを活用する。 CBDQは、過大評価された現象を効果的に軽減し、過去の経験を現在の文脈情報と統合し、人間の意思決定のダイナミクスを模倣することで意思決定ポリシーを最適化する。 各種複雑環境における離散制御ベンチマークタスクについて,提案手法の評価を行った。 その結果,CBDQはこれらの環境に対する適応性,頑健性,人間的な特性を強く示し,他のベースラインよりも優れていた。 この研究が、Q-ラーニングの理解と説明について、研究者に新たな視点を与えることを期待しています。

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