論文の概要: Optimizing Sensory Neurons: Nonlinear Attention Mechanisms for Accelerated Convergence in Permutation-Invariant Neural Networks for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00691v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 15:54:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 13:54:39.509409
• Title: Optimizing Sensory Neurons: Nonlinear Attention Mechanisms for Accelerated Convergence in Permutation-Invariant Neural Networks for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 感覚ニューロンの最適化--強化学習のための置換不変ニューラルネットワークの高速化収束のための非線形注意機構
• Authors: Junaid Muzaffar, Khubaib Ahmed, Ingo Frommholz, Zeeshan Pervez, Ahsan ul Haq,
• Abstract要約: 訓練強化学習(RL)エージェントは、しばしば重要な計算資源を必要とし、訓練時間を延長する。 私たちは、強化学習タスクのための新しいニューラルネットワークを導入した、Google BrainのSensory Neuronによって構築された基盤の上に構築しました。 本稿では,キーベクトル(K)の非線形変換をマッピング関数を用いて組み込んだ改良されたアテンション機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.236957801565796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training reinforcement learning (RL) agents often requires significant computational resources and extended training times. To address this, we build upon the foundation laid by Google Brain's Sensory Neuron, which introduced a novel neural architecture for reinforcement learning tasks that maintained permutation in-variance in the sensory neuron system. While the baseline model demonstrated significant performance improvements over traditional approaches, we identified opportunities to enhance the efficiency of the learning process further. We propose a modified attention mechanism incorporating a non-linear transformation of the key vectors (K) using a mapping function, resulting in a new set of key vectors (K'). This non-linear mapping enhances the representational capacity of the attention mechanism, allowing the model to encode more complex feature interactions and accelerating convergence without compromising performance. Our enhanced model demonstrates significant improvements in learning efficiency, showcasing the potential for non-linear attention mechanisms in advancing reinforcement learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 訓練強化学習(RL)エージェントは、しばしば重要な計算資源を必要とし、訓練時間を延長する。 これを解決するために、我々はGoogle BrainのSensory Neuronによって構築された基盤の上に構築した。これは、感覚ニューロンシステムにおける置換不変性を維持する強化学習タスクのための、新しいニューラルネットワークを導入した。 ベースラインモデルでは従来のアプローチよりも大幅な性能向上が見られたが、学習プロセスの効率をさらに向上させる機会が見つかった。 本稿では,キーベクトル(K)の非線形変換をマッピング関数を用いて組み込んだ改良されたアテンション機構を提案する。 この非線形マッピングはアテンション機構の表現能力を高め、より複雑な特徴相互作用を符号化し、性能を損なうことなく収束を加速させる。 強化されたモデルでは,学習効率が大幅に向上し,強化学習アルゴリズムにおける非線形注意機構の可能性を示す。

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