論文の概要: The Meta-Representation Hypothesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02481v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 09:06:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:51.379116
• Title: The Meta-Representation Hypothesis
• Title（参考訳）: メタ表現仮説
• Authors: Zhengpeng Xie, Jiahang Cao, Qiang Zhang, Jianxiong Zhang, Changwei Wang, Renjing Xu,
• Abstract要約: 人間は抽象的推論を行うために高いレベルのメタ表現に依存している。 メタ表現学習による一般化性能の利点を示す。 また、エージェント間の深層相互学習(DML)がメタ表現に収束するのに役立つと仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.040297581213826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans rely on high-level meta-representations to engage in abstract reasoning. In complex cognitive tasks, these meta-representations help individuals abstract general rules from experience. However, constructing such meta-representations from high-dimensional observations remains a longstanding challenge for reinforcement learning agents. For instance, a well-trained agent often fails to generalize to even minor variations of the same task, such as changes in background color, while humans can easily handle. In this paper, we build a bridge between meta-representation and generalization, showing that generalization performance benefits from meta-representation learning. We also hypothesize that deep mutual learning (DML) among agents can help them converge to meta-representations. Empirical results provide support for our theory and hypothesis. Overall, this work provides a new perspective on the generalization of deep reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 人間は抽象的推論を行うために高いレベルのメタ表現に依存している。 複雑な認知タスクでは、これらのメタ表現は個人が経験から一般的なルールを抽象化するのに役立ちます。 しかし、高次元観測からこのようなメタ表現を構築することは、強化学習エージェントにとって長年の課題である。 例えば、よく訓練されたエージェントは、背景の色の変化など、同じタスクの小さなバリエーションにまで一般化できないことが多いが、人間は簡単に扱える。 本稿では,メタ表現と一般化の橋渡しを行い,メタ表現学習による一般化性能のメリットを示す。 また、エージェント間の深層相互学習(DML)がメタ表現に収束するのに役立つと仮定する。 経験的な結果は、我々の理論と仮説を支持する。 全体として、この研究は深層強化学習の一般化に関する新たな視点を提供する。

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