論文の概要: Learning World Models for Unconstrained Goal Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02446v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 01:35:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:35.468028
• Title: Learning World Models for Unconstrained Goal Navigation
• Title（参考訳）: 制約のないゴールナビゲーションのための世界モデル学習
• Authors: Yuanlin Duan, Wensen Mao, He Zhu,
• Abstract要約: 本研究では,世界モデル学習のための目標指向探索アルゴリズムであるMUNを紹介する。 MUNは、リプレイバッファ内の任意のサブゴール状態間の状態遷移をモデル化することができる。 その結果、MUNは世界モデルの信頼性を高め、政策の一般化能力を大幅に改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.549550797148707
• License:
• Abstract: Learning world models offers a promising avenue for goal-conditioned reinforcement learning with sparse rewards. By allowing agents to plan actions or exploratory goals without direct interaction with the environment, world models enhance exploration efficiency. The quality of a world model hinges on the richness of data stored in the agent's replay buffer, with expectations of reasonable generalization across the state space surrounding recorded trajectories. However, challenges arise in generalizing learned world models to state transitions backward along recorded trajectories or between states across different trajectories, hindering their ability to accurately model real-world dynamics. To address these challenges, we introduce a novel goal-directed exploration algorithm, MUN (short for "World Models for Unconstrained Goal Navigation"). This algorithm is capable of modeling state transitions between arbitrary subgoal states in the replay buffer, thereby facilitating the learning of policies to navigate between any "key" states. Experimental results demonstrate that MUN strengthens the reliability of world models and significantly improves the policy's capacity to generalize across new goal settings.
• Abstract（参考訳）: 学習の世界モデルは、希少な報酬を伴う目標条件付き強化学習のための有望な道を提供する。 エージェントが環境と直接対話することなく行動や探索目標を計画できるようにすることで、世界モデルは探索効率を高める。 ワールドモデルの品質は、エージェントのリプレイバッファに格納されたデータの豊かさに依存し、記録された軌跡を取り巻く状態空間における合理的な一般化を期待する。 しかし、学習された世界モデルを、記録された軌跡に沿って後方に遷移させたり、異なる軌跡をまたいだ状態間の遷移に一般化することで、現実世界のダイナミクスを正確にモデル化する能力を妨げる。 これらの課題に対処するために、新しいゴール指向探索アルゴリズムであるMUN("World Models for Unconstrained Goal Navigation"の略)を導入する。 このアルゴリズムは、リプレイバッファ内の任意のサブゴール状態間の状態遷移をモデル化し、任意の"キー"状態の間をナビゲートするポリシーの学習を容易にする。 実験の結果、MUNは世界モデルの信頼性を高め、新しい目標設定をまたいで一般化する政策の能力を大幅に向上することが示された。

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