論文の概要: Plasticine: Accelerating Research in Plasticity-Motivated Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17490v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 12:32:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.356007
• Title: Plasticine: Accelerating Research in Plasticity-Motivated Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: プラスティックイン: 塑性を動機とした深層強化学習における加速研究
• Authors: Mingqi Yuan, Qi Wang, Guozheng Ma, Bo Li, Xin Jin, Yunbo Wang, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng, Dacheng Tao,
• Abstract要約: Plasticineは、深層強化学習における塑性最適化をベンチマークするためのオープンソースのフレームワークである。 Plasticineは13以上の緩和メソッド、評価メトリクス10、学習シナリオの単一ファイル実装を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.67854581396578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing lifelong learning agents is crucial for artificial general intelligence. However, deep reinforcement learning (RL) systems often suffer from plasticity loss, where neural networks gradually lose their ability to adapt during training. Despite its significance, this field lacks unified benchmarks and evaluation protocols. We introduce Plasticine, the first open-source framework for benchmarking plasticity optimization in deep RL. Plasticine provides single-file implementations of over 13 mitigation methods, 10 evaluation metrics, and learning scenarios with increasing non-stationarity levels from standard to open-ended environments. This framework enables researchers to systematically quantify plasticity loss, evaluate mitigation strategies, and analyze plasticity dynamics across different contexts. Our documentation, examples, and source code are available at https://github.com/RLE-Foundation/Plasticine.
• Abstract（参考訳）: 生涯学習エージェントの開発は、人工知能にとって不可欠である。 しかし、深層強化学習(RL)システムは、しばしば可塑性損失に悩まされ、ニューラルネットワークはトレーニング中に適応する能力を失っていく。 その重要性にもかかわらず、この分野には統一されたベンチマークと評価プロトコルが欠けている。 我々は,Plasticineを紹介した。Plasticineは,深部RLで塑性最適化をベンチマークするための,最初のオープンソースフレームワークである。 Plasticineは13以上の緩和メソッド、評価指標10、学習シナリオの単一ファイル実装を提供し、標準からオープンな環境への非定常レベルの増加を実現している。 この枠組みにより、研究者は可塑性損失を体系的に定量化し、緩和戦略を評価し、異なる文脈における可塑性のダイナミクスを分析することができる。 私たちのドキュメント、例、ソースコードはhttps://github.com/RLE-Foundation/Plasticine.comで公開されています。

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