Fugu-MT 論文翻訳(概要): Observations Meet Actions: Learning Control-Sufficient Representations for Robust Policy Generalization

論文の概要: Observations Meet Actions: Learning Control-Sufficient Representations for Robust Policy Generalization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19437v1
Date: Fri, 25 Jul 2025 17:08:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-28 16:16:49.044631
Title: Observations Meet Actions: Learning Control-Sufficient Representations for Robust Policy Generalization
Title（参考訳）: 観察と行動:ロバスト政策の一般化のための制御に十分な表現の学習
Authors: Yuliang Gu, Hongpeng Cao, Marco Caccamo, Naira Hovakimyan,
Abstract要約: 潜時変化("contexts")をキャプチャすることは、強化学習(RL)エージェントをトレーニング体制を越えて展開する上で鍵となる。我々は、コンテキストベースのRLを二重推論制御問題として再認識し、2つの特性とその階層を正式に特徴付ける。我々は,表現学習と政策学習をきれいに分離する,ELBOスタイルの文脈的エビデンスを導出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.408943565801689
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Capturing latent variations ("contexts") is key to deploying reinforcement-learning (RL) agents beyond their training regime. We recast context-based RL as a dual inference-control problem and formally characterize two properties and their hierarchy: observation sufficiency (preserving all predictive information) and control sufficiency (retaining decision-making relevant information). Exploiting this dichotomy, we derive a contextual evidence lower bound(ELBO)-style objective that cleanly separates representation learning from policy learning and optimizes it with Bottlenecked Contextual Policy Optimization (BCPO), an algorithm that places a variational information-bottleneck encoder in front of any off-policy policy learner. On standard continuous-control benchmarks with shifting physical parameters, BCPO matches or surpasses other baselines while using fewer samples and retaining performance far outside the training regime. The framework unifies theory, diagnostics, and practice for context-based RL.
Abstract（参考訳）: 潜時変化("contexts")をキャプチャすることは、強化学習(RL)エージェントをトレーニング体制を越えて展開する上で鍵となる。我々は、コンテキストベースのRLを二重推論制御問題として再認識し、2つの特性とそれらの階層を正式に特徴づける: 観測十分性(全ての予測情報を保存する)と制御十分性(意思決定関連情報を保持する)。この二分法を実施すれば,政策学習から表現学習をきれいに分離し,BCPO(Bottlenecked Contextual Policy Optimization)で最適化する,文脈的エビデンスローバウンド(ELBO)スタイルの目的が導出される。物理パラメータをシフトさせる標準の連続制御ベンチマークでは、BCPOは他のベースラインと一致またはオーバーし、サンプルを減らし、トレーニング体制よりはるかにパフォーマンスを維持する。このフレームワークは、コンテキストベースのRLの理論、診断、実践を統一する。

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