論文の概要: Interpreting the Learned Model in MuZero Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04580v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 10:06:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:39:50.078861
• Title: Interpreting the Learned Model in MuZero Planning
• Title（参考訳）: MuZero計画における学習モデルの解釈
• Authors: Hung Guei, Yan-Ru Ju, Wei-Yu Chen, Ti-Rong Wu,
• Abstract要約: MuZeroは、動的ネットワークを用いて、計画のための環境ダイナミクスを予測することで、様々なゲームで超人的なパフォーマンスを実現している。 本稿では,学習した潜伏状態の解釈により,MuZeroのモデルをデミスティフィケートすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.47846647115319
• License:
• Abstract: MuZero has achieved superhuman performance in various games by using a dynamics network to predict environment dynamics for planning, without relying on simulators. However, the latent states learned by the dynamics network make its planning process opaque. This paper aims to demystify MuZero's model by interpreting the learned latent states. We incorporate observation reconstruction and state consistency into MuZero training and conduct an in-depth analysis to evaluate latent states across two board games: 9x9 Go and Outer-Open Gomoku, and three Atari games: Breakout, Ms. Pacman, and Pong. Our findings reveal that while the dynamics network becomes less accurate over longer simulations, MuZero still performs effectively by using planning to correct errors. Our experiments also show that the dynamics network learns better latent states in board games than in Atari games. These insights contribute to a better understanding of MuZero and offer directions for future research to improve the playing performance, robustness, and interpretability of the MuZero algorithm.
• Abstract（参考訳）: MuZeroは、シミュレータに頼ることなく、動的ネットワークを使用して計画のための環境ダイナミクスを予測することで、様々なゲームで超人的なパフォーマンスを実現している。 しかし、動的ネットワークによって学習された潜在状態は、その計画過程を不透明にする。 本稿では,学習した潜伏状態の解釈により,MuZeroのモデルをデミスティフィケートすることを目的とする。 9x9 Go,outer-Open Gomoku,Atariの3つのゲーム,Breakout,Ms. Pacman,Pongの2つのボードゲームにまたがって,観察再構成と状態整合性をMuZeroトレーニングに組み込み,潜時状態の評価を行う。 この結果,より長いシミュレーションでは動的ネットワークの精度は低下するが,MZeroは誤りの訂正に計画を用いることで効率よく動作していることがわかった。 実験の結果,Atariゲームよりもボードゲームにおいて,動的ネットワークの方が遅延状態の学習が優れていることがわかった。 これらの知見は、MuZeroの理解を深め、MuZeroアルゴリズムの演奏性能、堅牢性、解釈可能性を改善するための今後の研究の方向性を提供する。

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