論文の概要: Unraveling the Complexity of Memory in RL Agents: an Approach for Classification and Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06531v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 14:34:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:57:13.285043
- Title: Unraveling the Complexity of Memory in RL Agents: an Approach for Classification and Evaluation
- Title(参考訳): RLエージェントにおけるメモリの複雑さの解明 : 分類と評価のためのアプローチ
- Authors: Egor Cherepanov, Nikita Kachaev, Artem Zholus, Alexey K. Kovalev, Aleksandr I. Panov,
- Abstract要約: 強化学習領域(RL)における多数のタスクにおいて、エージェントへのメモリの取り込みが不可欠である
メモリ」という用語は幅広い概念を包含しており、エージェントのメモリを検証するための統一的な方法論が欠如していることと相まって、エージェントのメモリ能力に関する誤った判断につながる。
本稿では,エージェントメモリタイプを正確に定義することで,RLにおけるメモリ概念の合理化を目指す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 39.69790911626182
- License:
- Abstract: The incorporation of memory into agents is essential for numerous tasks within the domain of Reinforcement Learning (RL). In particular, memory is paramount for tasks that require the utilization of past information, adaptation to novel environments, and improved sample efficiency. However, the term ``memory'' encompasses a wide range of concepts, which, coupled with the lack of a unified methodology for validating an agent's memory, leads to erroneous judgments about agents' memory capabilities and prevents objective comparison with other memory-enhanced agents. This paper aims to streamline the concept of memory in RL by providing practical precise definitions of agent memory types, such as long-term versus short-term memory and declarative versus procedural memory, inspired by cognitive science. Using these definitions, we categorize different classes of agent memory, propose a robust experimental methodology for evaluating the memory capabilities of RL agents, and standardize evaluations. Furthermore, we empirically demonstrate the importance of adhering to the proposed methodology when evaluating different types of agent memory by conducting experiments with different RL agents and what its violation leads to.
- Abstract(参考訳): エージェントにメモリを組み込むことは、強化学習(RL)領域内の多くのタスクに必須である。
特に、過去の情報の利用、新しい環境への適応、サンプル効率の向上を必要とするタスクには、メモリが最重要である。
しかし、「メモリ」という言葉は、エージェントのメモリを検証するための統一された方法論の欠如と相まって、エージェントのメモリ能力に関する誤った判断を導き、他のメモリ強化エージェントと客観的に比較するのを防ぐ、幅広い概念を含んでいる。
本稿では,認知科学に触発された長期記憶と短期記憶,宣言記憶と手続き記憶などのエージェント記憶の実践的正確な定義を提供することにより,RLにおけるメモリの概念を合理化することを目的とする。
これらの定義を用いて、エージェントメモリのクラスを分類し、RLエージェントのメモリ能力を評価するための堅牢な実験手法を提案し、評価を標準化する。
さらに、異なるRLエージェントを用いて実験を行うことにより、異なるタイプのエージェントメモリを評価する際に提案手法に固執することの重要性を実証的に示す。
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