Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Information Prioritization for Efficient Reinforcement Learning

論文の概要: Causal Information Prioritization for Efficient Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10097v1
Date: Fri, 14 Feb 2025 11:44:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-17 14:47:18.212310
Title: Causal Information Prioritization for Efficient Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 効果的な強化学習のための因果情報優先化
Authors: Hongye Cao, Fan Feng, Tianpei Yang, Jing Huo, Yang Gao,
Abstract要約: 現在の強化学習(RL)法は、しばしばサンプル効率に悩まされる。最近の因果的アプローチはこの問題に対処することを目的としているが、それらは報酬誘導による状態や行動の因果的理解の基礎的なモデリングを欠いている。本稿では,CIP(Causal Information Prioritization, 因果情報優先化)と呼ばれる新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.74375718642216
License:
Abstract: Current Reinforcement Learning (RL) methods often suffer from sample-inefficiency, resulting from blind exploration strategies that neglect causal relationships among states, actions, and rewards. Although recent causal approaches aim to address this problem, they lack grounded modeling of reward-guided causal understanding of states and actions for goal-orientation, thus impairing learning efficiency. To tackle this issue, we propose a novel method named Causal Information Prioritization (CIP) that improves sample efficiency by leveraging factored MDPs to infer causal relationships between different dimensions of states and actions with respect to rewards, enabling the prioritization of causal information. Specifically, CIP identifies and leverages causal relationships between states and rewards to execute counterfactual data augmentation to prioritize high-impact state features under the causal understanding of the environments. Moreover, CIP integrates a causality-aware empowerment learning objective, which significantly enhances the agent's execution of reward-guided actions for more efficient exploration in complex environments. To fully assess the effectiveness of CIP, we conduct extensive experiments across 39 tasks in 5 diverse continuous control environments, encompassing both locomotion and manipulation skills learning with pixel-based and sparse reward settings. Experimental results demonstrate that CIP consistently outperforms existing RL methods across a wide range of scenarios.
Abstract（参考訳）: 現在の強化学習(RL)手法は、しばしばサンプル効率に悩まされ、国家、行動、報酬間の因果関係を無視する盲点探索戦略から生じる。最近の因果的アプローチはこの問題に対処することを目的としているが、それらは、目標指向のための状態や行動に対する報酬誘導因果的理解の基礎的なモデリングを欠いているため、学習効率を損なう。そこで本稿では, 因果情報優先化(CIP)と呼ばれる手法を提案する。因果情報優先化(CIP)は, 因果情報に因果関係を推定し, 因果情報の優先順位付けを可能にする。具体的には、環境の因果的理解の下で、CIPは、状況と報酬の間の因果関係を特定して、反ファクト的なデータ拡張を実行し、高インパクトな状態特徴を優先する。さらに、CIPは因果認識によるエンパワーメント学習の目標を統合し、複雑な環境でより効率的な探索を行うための報酬誘導行動の実行を大幅に促進する。 CIPの有効性を十分に評価するために、我々は5つの多様な連続制御環境において39のタスクにまたがる広範囲な実験を行い、画素ベースおよびスパース報酬設定で学習する動作と操作スキルの両方を包含する。実験の結果、CIPは様々なシナリオにおいて既存のRLメソッドよりも一貫して優れていることが示された。

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