論文の概要: Effective Reward Specification in Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07177v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 04:22:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:36:19.572552
• Title: Effective Reward Specification in Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習における効果的なリワード仕様
• Authors: Julien Roy,
• Abstract要約: 不適切な報酬仕様は、不整合エージェントの振る舞いと非効率な学習をもたらす。 本論文では,効果的な報酬仕様戦略に関する文献を概説する。 深層強化学習におけるサンプル効率とアライメントの問題に対処するオリジナルコントリビューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License:
• Abstract: In the last decade, Deep Reinforcement Learning has evolved into a powerful tool for complex sequential decision-making problems. It combines deep learning's proficiency in processing rich input signals with reinforcement learning's adaptability across diverse control tasks. At its core, an RL agent seeks to maximize its cumulative reward, enabling AI algorithms to uncover novel solutions previously unknown to experts. However, this focus on reward maximization also introduces a significant difficulty: improper reward specification can result in unexpected, misaligned agent behavior and inefficient learning. The complexity of accurately specifying the reward function is further amplified by the sequential nature of the task, the sparsity of learning signals, and the multifaceted aspects of the desired behavior. In this thesis, we survey the literature on effective reward specification strategies, identify core challenges relating to each of these approaches, and propose original contributions addressing the issue of sample efficiency and alignment in deep reinforcement learning. Reward specification represents one of the most challenging aspects of applying reinforcement learning in real-world domains. Our work underscores the absence of a universal solution to this complex and nuanced challenge; solving it requires selecting the most appropriate tools for the specific requirements of each unique application.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、Deep Reinforcement Learningは、複雑なシーケンシャルな意思決定問題のための強力なツールへと進化してきた。 豊富な入力信号を処理する深層学習の能力と、多様な制御タスクにまたがる強化学習の適応性を組み合わせる。 その中核となるRLエージェントは、累積報酬を最大化し、AIアルゴリズムがこれまで専門家に知られていなかった新しいソリューションを発見できるようにする。 しかし、報酬の最大化に焦点を合わせると、不適切な報酬仕様は予期せぬエージェントの振る舞いと非効率な学習をもたらす。 報酬関数を正確に特定する複雑さは、タスクのシーケンシャルな性質、学習信号の空間性、望ましい行動の多面的側面によってさらに増幅される。 本論文では, 効果的な報酬仕様に関する文献を調査し, それぞれのアプローチに関連するコア課題を特定し, 深層強化学習におけるサンプル効率とアライメントの問題に対処するオリジナルコントリビューションを提案する。 Reward仕様は、現実世界のドメインに強化学習を適用する上で最も難しい側面の1つである。 私たちの研究は、この複雑で曖昧な課題に対する普遍的な解決方法がないことを明確に示しています。

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