論文の概要: A Convolution and Attention Based Encoder for Reinforcement Learning under Partial Observability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23857v2
• Date: Sat, 13 Sep 2025 03:54:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 15:23:16.188776
• Title: A Convolution and Attention Based Encoder for Reinforcement Learning under Partial Observability
• Title（参考訳）: 部分観測可能性下での強化学習のための畳み込みと注意に基づくエンコーダ
• Authors: Wuhao Wang, Zhiyong Chen,
• Abstract要約: 固定長観測履歴を拡張状態とした完全可観測プロセスとしてPOMDPを再構成した。 本稿では,深度的に分離可能な畳み込みと自己注意に基づく軽量時間エンコーダを提案する。 本手法は,部分観測可能性下での連続制御ベンチマークにおいて優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.873753767034555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs) remain a core challenge in reinforcement learning due to incomplete state information. We address this by reformulating POMDPs as fully observable processes with fixed-length observation histories as augmented states. To efficiently encode these histories, we propose a lightweight temporal encoder based on depthwise separable convolution and self-attention, avoiding the overhead of recurrent and Transformer-based models. Integrated into an actor-critic framework, our method achieves superior performance on continuous control benchmarks under partial observability. More broadly, this work shows that lightweight temporal encoding can improve the scalability of AI systems under uncertainty. It advances the development of agents capable of reasoning robustly in real-world environments where information is incomplete or delayed.
• Abstract（参考訳）: 部分的に観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)は、不完全状態情報による強化学習における中核的な課題である。 固定長観測履歴を拡張状態として完全に観測可能なプロセスとしてPOMDPを再構成することでこの問題に対処する。 これらの履歴を効率的にエンコードするために,重み付き分離可能な畳み込みと自己アテンションに基づく軽量なテンポラリエンコーダを提案する。 そこで本手法はアクター・クリティカルなフレームワークに統合され,部分的可観測性の下での連続制御ベンチマークにおける優れた性能を実現する。 より広範に、この研究は、軽量なテンポラリエンコーディングが不確実性の下でAIシステムのスケーラビリティを向上させることを示している。 情報が不完全または遅延している現実の環境で、しっかりと推論できるエージェントの開発を進める。

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