論文の概要: Aftab: A Comprehensive Benchmark of CNN Encoders and Advanced Value Functions in Parallelized Q-Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07335v2
• Date: Thu, 13 Aug 2026 10:45:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-14 14:00:09.424266
• Title: Aftab: A Comprehensive Benchmark of CNN Encoders and Advanced Value Functions in Parallelized Q-Networks
• Title（参考訳）: Aftab: 並列Q-NetworksにおけるCNNエンコーダと高度なバリュー関数の総合ベンチマーク
• Abstract要約: 本稿では,並列化Q-Network (PQN) アルゴリズムにおけるコナールニューラルネットワークのアーキテクチャ設計空間について検討する。 本研究では,Hadamax符号化パラダイムをカテゴリ,アンサンブル,デュエルの値ヘッドと組み合わせることで,乗法的表現学習と高度な値推定の効果について検討する。 その結果, 並列化・再生不要なQ-ラーニングフレームワークにおいて, エンコーダトポロジ, 乗法的特徴相互作用, 高度な値推定ヘッドは, 性能を著しく向上させることができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.179313476241343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advancements in deep reinforcement learning have increasingly favored simplified, highly parallelized paradigms. Notably, the Parallelized Q-Network (PQN) algorithm enables off-policy value learning without relying on experience replay buffers or target networks. However, the representational capacity and computational efficiency of visual encoders operating in these buffer-free settings remain comparatively underexplored. In this work, we systematically investigate the architectural design space of Convolutional Neural Networks within PQN. We evaluate eight distinct CNN topologies while explicitly characterizing their parameter and computational requirements. We further study the effect of multiplicative representation learning and advanced value estimation by integrating the Hadamax encoding paradigm with categorical, ensemble, and dueling value heads. Extensive experiments on Atari-57 show that our final composite architecture, Aftab, achieves an Interquartile Mean (IQM) Human-Normalized Score of 6.592, compared with 2.715 for the standard PQN baseline, together with a 0.86 Probability of Improvement over PQN. We additionally evaluate Aftab on Procgen-Hard to assess performance under procedurally varying visual environments. Aftab achieves a normalized learning-curve Area Under the Curve (nAUC) of 0.541 compared with 0.216 for PQN. Overall, the results demonstrate that carefully designed encoder topology, multiplicative feature interactions, and advanced value-estimation heads can substantially improve performance within a parallelized, replay-free Q-learning framework while preserving its memory-efficient training paradigm. The complete Aftab framework, including model definitions, training configurations, reproducibility settings, and raw experimental logs, is open-sourced at https://github.com/tahashieenavaz/aftab
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習の最近の進歩は、単純化された高度に並列化されたパラダイムをますます好んでいる。 特に、Parallelized Q-Network (PQN)アルゴリズムは、経験的リプレイバッファやターゲットネットワークに頼ることなく、政治外の価値学習を可能にする。 しかし、これらのバッファフリー設定で動作している視覚エンコーダの表現能力と計算効率は、いまだに未探索である。 本研究では,PQN内の畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャ設計空間を体系的に検討する。 パラメータと計算条件を明確に特徴付けつつ、8つの異なるCNNトポロジを評価した。 さらに、Hadamax符号化パラダイムをカテゴリ、アンサンブル、デュエルの値ヘッドと組み合わせることで、乗法的表現学習と高度な値推定の効果について検討する。 Atari-57の大規模な実験によると、我々の最後の複合アーキテクチャであるAftabは、標準PQNベースラインの2.715と、PQNよりも0.86の確率で改善できるのに対し、インタークアタイル平均6.592のヒューマン・ノーマル化スコアを実現している。 さらにAftab on Procgen-Hardを評価し、手続き的に変化する視覚環境下での性能を評価する。 Aftabは、PQNの0.216と比べて0.541の正規化学習曲線(nAUC)を達成している。 その結果, メモリ効率の訓練パラダイムを維持しつつ, 並列化・再生不要なQ-ラーニングフレームワークの性能を著しく向上させることが, より慎重に設計されたエンコーダトポロジ, 乗算的特徴相互作用, 高度な値推定ヘッドにより実証された。 モデル定義、トレーニング設定、再現性設定、生の試験ログを含む完全なAftabフレームワークはhttps://github.com/tahashieenavaz/aftabでオープンソース化されている。

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