論文の概要: From Sparse to Dense: Toddler-inspired Reward Transition in Goal-Oriented Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17842v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 18:46:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:20.385417
• Title: From Sparse to Dense: Toddler-inspired Reward Transition in Goal-Oriented Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: スパースからデンスへ:ゴール指向強化学習におけるトドラーにインスパイアされた逆転
• Authors: Junseok Park, Hyeonseo Yang, Min Whoo Lee, Won-Seok Choi, Minsu Lee, Byoung-Tak Zhang,
• Abstract要約: 強化学習(RL)エージェントは、探索と搾取のバランスをとる上で、しばしば課題に直面している。 本研究は, 最適戦略を保ちながら, スパースからポテンシャルベース高密度(S2D)報酬への移行に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.230478797343963
• License:
• Abstract: Reinforcement learning (RL) agents often face challenges in balancing exploration and exploitation, particularly in environments where sparse or dense rewards bias learning. Biological systems, such as human toddlers, naturally navigate this balance by transitioning from free exploration with sparse rewards to goal-directed behavior guided by increasingly dense rewards. Inspired by this natural progression, we investigate the Toddler-Inspired Reward Transition in goal-oriented RL tasks. Our study focuses on transitioning from sparse to potential-based dense (S2D) rewards while preserving optimal strategies. Through experiments on dynamic robotic arm manipulation and egocentric 3D navigation tasks, we demonstrate that effective S2D reward transitions significantly enhance learning performance and sample efficiency. Additionally, using a Cross-Density Visualizer, we show that S2D transitions smooth the policy loss landscape, resulting in wider minima that improve generalization in RL models. In addition, we reinterpret Tolman's maze experiments, underscoring the critical role of early free exploratory learning in the context of S2D rewards.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)エージェントは、探索と搾取のバランスをとる際の課題に直面することが多い。 人間の幼児のような生物学的システムは、自由な探検から、より密集した報酬によって導かれる目標指向の行動へと移行することで、このバランスを自然にナビゲートする。 この自然進行に着想を得て,目標指向RLタスクにおけるトドラー・インスピレーションド・リワード・トランジションについて検討する。 本研究は, 最適戦略を保ちながら, スパースからポテンシャルベース高密度(S2D)報酬への移行に焦点をあてる。 ロボットアームの動的操作とエゴセントリックな3Dナビゲーションタスクの実験を通じて、効果的なS2D報酬遷移が学習性能とサンプル効率を大幅に向上させることを示した。 さらに、クロスディエンシビジュライザを用いて、S2Dトランジッションがポリシー損失の状況の円滑化を図り、その結果、RLモデルの一般化を改善するためのより広いミニマが得られることを示す。 さらに,Tolmanの迷路実験を再解釈し,S2D報酬の文脈における早期自由探索学習の重要性を強調した。

関連論文リスト

• Image-Based Deep Reinforcement Learning with Intrinsically Motivated Stimuli: On the Execution of Complex Robotic Tasks [2.1040342571709885]
  本研究は, 内在的モチベーション理論に触発されて, 新規性と驚きの内在的刺激が, 複雑で軽微な環境における探索改善に役立つと仮定した。 TD3 のイメージベース拡張である textitNaSA-TD3 で直接学習できる新しいサンプル効率手法を提案する。 実験により、NaSA-TD3は訓練が容易であり、シミュレーション環境と実世界の環境の両方において、複雑な連続制御ロボットタスクに取り組む効率的な方法であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T05:11:06Z)
• 4D Contrastive Superflows are Dense 3D Representation Learners [62.433137130087445]
  我々は,LiDARとカメラのペアを連続的に利用して事前学習の目的を確立するための,新しいフレームワークであるSuperFlowを紹介する。 学習効率をさらに向上するため,カメラビューから抽出した知識の整合性を高めるプラグイン・アンド・プレイ・ビュー・一貫性モジュールを組み込んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T17:59:54Z)
• Unveiling the Significance of Toddler-Inspired Reward Transition in Goal-Oriented Reinforcement Learning [16.93475375389869]
  このToddler-Inspired Reward Transitionからインスピレーションを得た私たちは,Reinforcement Learning (RL)タスクに組み込まれた場合の,さまざまな報酬遷移の影響について検討した。 エゴセントリックなナビゲーションやロボットアーム操作タスクなど、さまざまな実験を通じて、適切な報酬遷移がサンプル効率と成功率に大きな影響を及ぼすことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T16:34:23Z)
• DreamSmooth: Improving Model-based Reinforcement Learning via Reward Smoothing [60.21269454707625]
  DreamSmoothは、与えられたタイミングでの正確な報酬ではなく、時間的に滑らかな報酬を予測することを学ぶ。 本研究では,DreamSmoothが長時間のスパース・リワードタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T17:57:38Z)
• Fantastic Rewards and How to Tame Them: A Case Study on Reward Learning for Task-oriented Dialogue Systems [111.80916118530398]
  強化学習(RL)技術は、ユーザ固有の目標を達成するための対話戦略を訓練するために、自然に利用することができる。 本稿では,エンド・ツー・エンド(E2E)TODエージェントのトレーニングにおいて,報酬関数を効果的に学習し,活用する方法という疑問に答えることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T22:10:04Z)
• SSMTL++: Revisiting Self-Supervised Multi-Task Learning for Video Anomaly Detection [108.57862846523858]
  自己教師型マルチタスク学習フレームワークを再考し、元の手法にいくつかのアップデートを提案する。 マルチヘッド・セルフアテンション・モジュールを導入することで3次元畳み込みバックボーンを近代化する。 モデルをさらに改良するために,セグメントマップの予測などの自己指導型学習タスクについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-16T19:25:41Z)
• Dealing with Sparse Rewards Using Graph Neural Networks [0.15540058359482856]
  本稿では,グラフ畳み込みネットワークに基づく近年の報酬形成手法の2つの修正を提案する。 スパース報酬を伴う3次元環境におけるナビゲーション作業におけるソリューションの有効性を実証的に検証した。 また、3次元環境における重要な遷移に対応するエッジに学習された注意が集中していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T02:42:07Z)
• PEBBLE: Feedback-Efficient Interactive Reinforcement Learning via Relabeling Experience and Unsupervised Pre-training [94.87393610927812]
  我々は、フィードバックと非政治学習の両方の長所を生かした、非政治的、インタラクティブな強化学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は,従来ヒト・イン・ザ・ループ法で検討されていたよりも複雑度の高いタスクを学習可能であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T14:10:50Z)
• Hierarchical Reinforcement Learning in StarCraft II with Human Expertise in Subgoals Selection [13.136763521789307]
  本稿では,人的知識に基づく暗黙的なカリキュラム設計を通じて,HRL,経験リプレイ,効果的なサブゴール選択を統合した新しい手法を提案する。 提案手法は, フラットおよびエンド・ツー・エンドのRL法よりも優れたサンプリング効率を実現し, エージェントの性能を説明する効果的な方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-08T04:56:30Z)
• Bridging the Imitation Gap by Adaptive Insubordination [88.35564081175642]
  教官が特権情報にアクセスして意思決定を行う場合、この情報は模倣学習中に疎外されることを示す。 本稿では,このギャップに対処するため,適応的不規則化(ADVISOR)を提案する。 ADVISORは、トレーニング中の模倣と報酬に基づく強化学習損失を動的に重み付け、模倣と探索をオンザフライで切り替えることを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T17:59:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。