論文の概要: A Survey of State Representation Learning for Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17518v1
- Date: Fri, 20 Jun 2025 23:47:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.457583
- Title: A Survey of State Representation Learning for Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深層強化学習のための状態表現学習に関する調査
- Authors: Ayoub Echchahed, Pablo Samuel Castro,
- Abstract要約: 本調査は,モデルフリーオンライン環境において,これらの手法を広範囲に分類することを目的としている。
メソッドを6つの主要なクラスに分類し、そのメカニズム、利点、制限を詳述する。
また,表現の質を評価する手法や,関連する今後の方向性についても論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.29581176631195
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Representation learning methods are an important tool for addressing the challenges posed by complex observations spaces in sequential decision making problems. Recently, many methods have used a wide variety of types of approaches for learning meaningful state representations in reinforcement learning, allowing better sample efficiency, generalization, and performance. This survey aims to provide a broad categorization of these methods within a model-free online setting, exploring how they tackle the learning of state representations differently. We categorize the methods into six main classes, detailing their mechanisms, benefits, and limitations. Through this taxonomy, our aim is to enhance the understanding of this field and provide a guide for new researchers. We also discuss techniques for assessing the quality of representations, and detail relevant future directions.
- Abstract（参考訳）: 表現学習法は, 複雑な観測空間による逐次的意思決定問題における課題に対処するための重要なツールである。
近年,多くの手法が強化学習において意味のある状態表現を学習するために多種多様な手法を用いており,より優れたサンプル効率,一般化,性能を実現している。
本調査は,モデルのないオンライン環境において,これらの手法を広範囲に分類し,状態表現の学習にどのように取り組むかを検討することを目的としている。
メソッドを6つの主要なクラスに分類し、そのメカニズム、利点、制限を詳述する。
本研究の目的は,この分野の理解を深め,新たな研究者のガイドを提供することである。
また,表現の質を評価する手法や,関連する今後の方向性についても論じる。
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