論文の概要: Diversity Progress for Goal Selection in Discriminability-Motivated RL
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01521v1
- Date: Sun, 03 Nov 2024 10:47:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:42:18.051245
- Title: Diversity Progress for Goal Selection in Discriminability-Motivated RL
- Title（参考訳）: 識別性動機付けRLにおけるゴール選択の多様性の進展
- Authors: Erik M. Lintunen, Nadia M. Ady, Christian Guckelsberger,
- Abstract要約: 目的条件付きRL「ダイバーシティ・プログレス」におけるゴール選択ポリシーの学習方法を提案する。
学習者は、目標セットに対する識別可能性の観察的改善に基づくカリキュラムを構成する。
DPをモチベーションとしたエージェントが,従来のアプローチよりも早く,識別可能なスキルのセットを学習できることを実証的に実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20482269513546453
- License:
- Abstract: Non-uniform goal selection has the potential to improve the reinforcement learning (RL) of skills over uniform-random selection. In this paper, we introduce a method for learning a goal-selection policy in intrinsically-motivated goal-conditioned RL: "Diversity Progress" (DP). The learner forms a curriculum based on observed improvement in discriminability over its set of goals. Our proposed method is applicable to the class of discriminability-motivated agents, where the intrinsic reward is computed as a function of the agent's certainty of following the true goal being pursued. This reward can motivate the agent to learn a set of diverse skills without extrinsic rewards. We demonstrate empirically that a DP-motivated agent can learn a set of distinguishable skills faster than previous approaches, and do so without suffering from a collapse of the goal distribution -- a known issue with some prior approaches. We end with plans to take this proof-of-concept forward.
- Abstract（参考訳）: 非一様ゴール選択は、一様ランダム選択よりも強化学習(RL)のスキルを向上させる可能性がある。
本稿では, 目的条件付きRL: "ダイバーシティ・プログレス" (DP) におけるゴール選択ポリシーの学習方法を紹介する。
学習者は、目標セットに対する識別可能性の観察的改善に基づくカリキュラムを構成する。
提案手法は識別可能性動機付けエージェントのクラスに適用できるが,本質的な報酬はエージェントが追求する真の目標に従うという確実性の関数として計算される。
この報酬は、エージェントが外因的な報酬なしで多様なスキルを学ぶ動機を与えることができる。
DPをモチベーションとしたエージェントが,従来のアプローチよりも早く,目標分布の崩壊に苦しむことなく,識別可能なスキルセットを学習できることを実証的に実証する。
最終的にはこの概念実証を先取りする計画です。
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