論文の概要: FAST: Similarity-based Knowledge Transfer for Efficient Policy Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20433v1
• Date: Sun, 27 Jul 2025 22:21:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.675086
• Title: FAST: Similarity-based Knowledge Transfer for Efficient Policy Learning
• Title（参考訳）: FAST:効率的な政策学習のための類似性に基づく知識伝達
• Authors: Alessandro Capurso, Elia Piccoli, Davide Bacciu,
• Abstract要約: Transfer Learningは、タスク間で知識を伝達することで学習を加速する能力を提供する。 これは、負の転送、ドメイン適応、ソリッドソースポリシーの選択における非効率といった重要な課題に直面します。 本研究では,知識伝達の改善,タスク間のパフォーマンスの促進,計算コストの削減など,TLの課題に挑戦する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.4737157531239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transfer Learning (TL) offers the potential to accelerate learning by transferring knowledge across tasks. However, it faces critical challenges such as negative transfer, domain adaptation and inefficiency in selecting solid source policies. These issues often represent critical problems in evolving domains, i.e. game development, where scenarios transform and agents must adapt. The continuous release of new agents is costly and inefficient. In this work we challenge the key issues in TL to improve knowledge transfer, agents performance across tasks and reduce computational costs. The proposed methodology, called FAST - Framework for Adaptive Similarity-based Transfer, leverages visual frames and textual descriptions to create a latent representation of tasks dynamics, that is exploited to estimate similarity between environments. The similarity scores guides our method in choosing candidate policies from which transfer abilities to simplify learning of novel tasks. Experimental results, over multiple racing tracks, demonstrate that FAST achieves competitive final performance compared to learning-from-scratch methods while requiring significantly less training steps. These findings highlight the potential of embedding-driven task similarity estimations.
• Abstract（参考訳）: Transfer Learning (TL)は、タスク間で知識を伝達することで学習を加速する能力を提供する。 しかし、これは、負の転送、ドメイン適応、ソリッドソースポリシーの選択における非効率といった重要な課題に直面している。 これらの問題は、しばしば進化する領域において重要な問題、すなわちゲーム開発において、シナリオが変換され、エージェントが適応しなければならない問題を表す。 新しいエージェントの継続的なリリースは費用がかかり非効率である。 本研究では,知識伝達の改善,タスク間のパフォーマンスの促進,計算コストの削減など,TLの課題に挑戦する。 提案手法はFAST - Framework for Adaptive similarity-based Transferと呼ばれ、視覚的フレームとテキスト記述を利用してタスクダイナミクスの潜在表現を作成し、環境間の類似性を推定する。 類似度スコアは,新規タスクの学習を簡易化するための伝達能力を選択する上で,我々の手法を導くものである。 複数のレーストラックにまたがる実験結果から、FASTはスクラッチから学習する手法と比較して、かなり少ないトレーニングステップで競合的な最終性能を達成することが示された。 これらの結果から, 組込み型タスク類似度推定の可能性が示唆された。

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