論文の概要: Reward Design for Reinforcement Learning Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21949v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 19:48:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:28:47.227445
• Title: Reward Design for Reinforcement Learning Agents
• Title（参考訳）: 強化学習エージェントのリワード設計
• Authors: Rati Devidze,
• Abstract要約: リワード機能は強化学習(RL)の中心であり、最適な意思決定を導くためのエージェントである。 この論文は、RLにおける報酬シグナルの重要な役割を解明し、エージェントの行動と学習力学への影響を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.306417438683523
• License:
• Abstract: Reward functions are central in reinforcement learning (RL), guiding agents towards optimal decision-making. The complexity of RL tasks requires meticulously designed reward functions that effectively drive learning while avoiding unintended consequences. Effective reward design aims to provide signals that accelerate the agent's convergence to optimal behavior. Crafting rewards that align with task objectives, foster desired behaviors, and prevent undesirable actions is inherently challenging. This thesis delves into the critical role of reward signals in RL, highlighting their impact on the agent's behavior and learning dynamics and addressing challenges such as delayed, ambiguous, or intricate rewards. In this thesis work, we tackle different aspects of reward shaping. First, we address the problem of designing informative and interpretable reward signals from a teacher's/expert's perspective (teacher-driven). Here, the expert, equipped with the optimal policy and the corresponding value function, designs reward signals that expedite the agent's convergence to optimal behavior. Second, we build on this teacher-driven approach by introducing a novel method for adaptive interpretable reward design. In this scenario, the expert tailors the rewards based on the learner's current policy, ensuring alignment and optimal progression. Third, we propose a meta-learning approach, enabling the agent to self-design its reward signals online without expert input (agent-driven). This self-driven method considers the agent's learning and exploration to establish a self-improving feedback loop.
• Abstract（参考訳）: リワード機能は強化学習(RL)の中心であり、最適な意思決定を導くためのエージェントである。 RLタスクの複雑さは、意図しない結果を避けながら学習を効果的に駆動する精巧に設計された報酬関数を必要とする。 効果的な報酬設計は、エージェントの最適な行動への収束を加速する信号を提供することを目的としている。 タスクの目的と整合し、望ましい行動を育み、望ましくない行動を防ぐ報奨は本質的に困難である。 この論文は、RLにおける報酬信号の重要な役割を解明し、エージェントの行動や学習ダイナミクスへの影響を強調し、遅延、曖昧、複雑な報酬といった課題に対処する。 この論文では、報酬形成のさまざまな側面に取り組む。 まず,教師/専門家の視点から,情報的かつ解釈可能な報奨信号を設計すること (教師主導) の問題に対処する。 ここでは、最適なポリシーと対応する値関数を備えた専門家が、エージェントの最適動作への収束を早める報酬信号を設計する。 第2に、適応的解釈可能な報酬設計のための新しい手法を導入することで、この教師主導のアプローチを構築する。 このシナリオでは、専門家は学習者の現在の方針に基づいて報酬を調整し、アライメントと最適な進捗を確保する。 第3に、エージェントが専門家の入力(エージェント駆動)を使わずに、報酬信号をオンラインで自己設計できるメタラーニング手法を提案する。 この自己駆動的手法は、エージェントの学習と探索を考慮し、自己改善フィードバックループを確立する。

関連論文リスト

• RILe: Reinforced Imitation Learning [60.63173816209543]
  RILeは、模倣学習と逆強化学習の強みを組み合わせて、高密度報酬関数を効率的に学習するフレームワークである。 本フレームワークは, 直接模倣が複雑な動作を再現できないような高次元タスクにおいて, 高い性能のポリシーを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T17:56:31Z)
• Informativeness of Reward Functions in Reinforcement Learning [34.40155383189179]
  本稿では,情報的報酬関数を設計することで,エージェントの収束を高速化する問題について検討する。 現存する作品では、いくつかの異なる報酬デザインの定式化が検討されている。 本稿では,エージェントの現在の方針に適応し,特定の構造制約の下で最適化できる報奨情報量基準を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T18:36:42Z)
• REBEL: Reward Regularization-Based Approach for Robotic Reinforcement Learning from Human Feedback [61.54791065013767]
  報酬関数と人間の嗜好の相違は、現実世界で破滅的な結果をもたらす可能性がある。 近年の手法は、人間の嗜好から報酬関数を学習することで、不適応を緩和することを目的としている。 本稿では,ロボットRLHFフレームワークにおける報酬正規化の新たな概念を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T04:56:37Z)
• Behavior Alignment via Reward Function Optimization [23.92721220310242]
  設計者のドメイン知識と環境のプライマリ報酬を反映した補助報酬を統合する新しいフレームワークを導入する。 提案手法の有効性を,小型実験から高次元制御課題に至るまで,様々な課題に対して評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T13:45:07Z)
• Deep Reinforcement Learning from Hierarchical Preference Design [99.46415116087259]
  本稿では,特定の構造を利用することにより,報酬設計プロセスの容易性を示す。 シナリオのための階層的な報酬モデリングフレームワーク -- HERONを提案する。 (I) フィードバック信号は自然に階層構造を呈し、 (II) 報酬は希少であるが、政策学習を支援するためにあまり重要でないサロゲートフィードバックを持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T00:44:29Z)
• Iterative Reward Shaping using Human Feedback for Correcting Reward Misspecification [15.453123084827089]
  ITERSは、人間のフィードバックを用いて、不特定報酬関数の効果を緩和する反復的な報酬形成手法である。 ITERSを3つの環境で評価し,不特定報酬関数の修正に成功していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T11:45:40Z)
• Basis for Intentions: Efficient Inverse Reinforcement Learning using Past Experience [89.30876995059168]
  逆強化学習(IRL) - エージェントの報酬関数をその振る舞いを観察することから推測する。 本稿では、エージェントの報酬関数を観察することのできないIRLの問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-09T17:29:49Z)
• Automatic Reward Design via Learning Motivation-Consistent Intrinsic Rewards [46.068337522093096]
  報酬の最大化という基本的な目標を捉えたモチベーションの概念を導入する。 提案手法は, 遅延報酬, 探索, 信用代入といった問題に対処する上で, 最先端の手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T14:52:02Z)
• 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)
• Curious Exploration and Return-based Memory Restoration for Deep Reinforcement Learning [2.3226893628361682]
  本稿では,バイナリ成功/障害報酬関数を用いて,単一エージェントの目標達成のためのトレーニングに焦点をあてる。 提案手法は,かなり複雑な状態と動作空間を有する環境でエージェントを訓練するために利用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-02T16:01:34Z)
• Generative Inverse Deep Reinforcement Learning for Online Recommendation [62.09946317831129]
  オンラインレコメンデーションのための新しい逆強化学習手法InvRecを提案する。 InvRecは、オンラインレコメンデーションのために、ユーザの行動から報酬関数を自動的に抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T12:12:25Z)

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。