論文の概要: Enhancing Diversity in Parallel Agents: A Maximum State Entropy Exploration Story

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01336v1
• Date: Fri, 02 May 2025 15:08:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:20.075019
• Title: Enhancing Diversity in Parallel Agents: A Maximum State Entropy Exploration Story
• Title（参考訳）: 並列エージェントにおける多様性の促進:最大状態エントロピー探索
• Authors: Vincenzo De Paola, Riccardo Zamboni, Mirco Mutti, Marcello Restelli,
• Abstract要約: 並列環境で収集したデータのエントロピーを最大化する新しい学習フレームワークを提案する。 提案手法は,個々のエージェントとエージェント間の多様性のエントロピーを慎重にバランスさせ,冗長性を効果的に最小化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.82741665804367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parallel data collection has redefined Reinforcement Learning (RL), unlocking unprecedented efficiency and powering breakthroughs in large-scale real-world applications. In this paradigm, $N$ identical agents operate in $N$ replicas of an environment simulator, accelerating data collection by a factor of $N$. A critical question arises: \textit{Does specializing the policies of the parallel agents hold the key to surpass the $N$ factor acceleration?} In this paper, we introduce a novel learning framework that maximizes the entropy of collected data in a parallel setting. Our approach carefully balances the entropy of individual agents with inter-agent diversity, effectively minimizing redundancies. The latter idea is implemented with a centralized policy gradient method, which shows promise when evaluated empirically against systems of identical agents, as well as synergy with batch RL techniques that can exploit data diversity. Finally, we provide an original concentration analysis that shows faster rates for specialized parallel sampling distributions, which supports our methodology and may be of independent interest.
• Abstract（参考訳）: 並列データ収集はReinforcement Learning (RL)を再定義し、前例のない効率性と大規模な現実世界アプリケーションにおけるブレークスルーを解放した。 このパラダイムでは、$N$同一エージェントが環境シミュレータのレプリカとして$N$で動作し、データ収集を$N$の要素で加速する。 パラレルエージェントのポリシーを専門とする \textit{Does は、$N$因子加速度を超えるキーを保持するか? 本稿では,並列環境で収集したデータのエントロピーを最大化する新しい学習フレームワークを提案する。 提案手法は,個々のエージェントとエージェント間の多様性のエントロピーを慎重にバランスさせ,冗長性を効果的に最小化する。 後者のアイデアは、同一エージェントのシステムに対して実験的に評価された場合の約束を示す集中的なポリシー勾配法と、データの多様性を活用可能なバッチRL技術との相乗性によって実現されている。 最後に,本手法を補完し,独立した関心を持つ可能性のある並列サンプリング分布の高速な濃度解析を行う。

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