論文の概要: SPRIG: Stackelberg Perception-Reinforcement Learning with Internal Game Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14264v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 05:02:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:42.638237
• Title: SPRIG: Stackelberg Perception-Reinforcement Learning with Internal Game Dynamics
• Title（参考訳）: SPRIG: 内部ゲームダイナミクスを用いたStackelberg知覚強化学習
• Authors: Fernando Martinez-Lopez, Juntao Chen, Yingdong Lu,
• Abstract要約: この研究は、単一のエージェント内の内部知覚と政治の相互作用を協調的なStackelbergゲームとしてモデル化するフレームワークであるSPRIGを紹介する。 Atari BeamRider環境における実験結果は,SPRIGの有効性を示し,通常のPPOよりも約30%高いリターンを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.098144774716495
• License:
• Abstract: Deep reinforcement learning agents often face challenges to effectively coordinate perception and decision-making components, particularly in environments with high-dimensional sensory inputs where feature relevance varies. This work introduces SPRIG (Stackelberg Perception-Reinforcement learning with Internal Game dynamics), a framework that models the internal perception-policy interaction within a single agent as a cooperative Stackelberg game. In SPRIG, the perception module acts as a leader, strategically processing raw sensory states, while the policy module follows, making decisions based on extracted features. SPRIG provides theoretical guarantees through a modified Bellman operator while preserving the benefits of modern policy optimization. Experimental results on the Atari BeamRider environment demonstrate SPRIG's effectiveness, achieving around 30% higher returns than standard PPO through its game-theoretical balance of feature extraction and decision-making.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習エージェントは、特に特徴の関連性が異なる高次元感覚入力環境において、知覚と意思決定の要素を効果的に調整する課題に直面していることが多い。 SPRIG(Stackelberg Perception-Reinforcement Learning with Internal Game dynamics)は、単一のエージェント内の内部知覚と政治の相互作用を協調的なStackelbergゲームとしてモデル化するフレームワークである。 SPRIGでは、知覚モジュールは、生の知覚状態を戦略的に処理するリーダーとして機能し、ポリシーモジュールは、抽出された特徴に基づいて決定を行う。 SPRIGは、現代の政策最適化の利点を保ちながら、修正されたベルマン演算子を通して理論的保証を提供する。 Atari BeamRider環境における実験結果は,SPRIGの有効性を示し,特徴抽出と意思決定のゲーム理論的バランスを通じて,標準PPOよりも約30%高いリターンを達成した。

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