ゼロショット合成強化学習のための環境生成【JST・京大機械翻訳】

Gur Izzeddin; Jaques Natasha; Miao Yingjie; Choi Jongwook; Tiwari Manoj; Lee Honglak; Faust Aleksandra

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207740922791 整理番号：22P0278056

ゼロショット合成強化学習のための環境生成【JST・京大機械翻訳】

Environment Generation for Zero-Shot Compositional Reinforcement Learning

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発行年： 2022年01月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多くの実世界問題は,構成的に解決し,直列または並列のいずれかで相互依存サブタスクを完了し,依存性グラフとして表現できる。深層強化学習(RL)エージェントは,長時間の水平と疎な報酬のために,そのような複雑なタスクを学習することが多い。この問題に取り組むために,著者らは,RLエージェントの電流スキルレベルに対して調整した一連の組成タスクを自動的に構築するために,Generatorエージェントを訓練する環境(CoDE)の構成設計を提示する。この自動カリキュラムは,エージェントがそうでなければより複雑なタスクを学習できるだけでなく,エージェントの性能が弱いタスクを選択し,そのロバスト性とゼロショットをテスト時間でのタスクを一般化する能力を強化する。ここでは,現在の環境生成技術が構成タスクを生成する問題に対して不十分であり,これらの問題を扱う新しいアルゴリズムを提案した。著者らの結果は,Webページとナビゲートと相互作用する学習の実世界問題を含む,複数の構成タスクにわたる学習と一般化を評価する。著者らは,複数のページまたは部屋から成る環境を生成し,それらの環境において複雑なタスクの広い範囲を完了できるRLエージェントを訓練する。Webナビゲーションのための組成タスク,組成ミニGridおよびgMiniWoBを生成するための2つの新しいベンチマークフレームワークに寄与する。CoDEは最強のベースラインよりも4x高い成功率をもたらし,3500の原始的タスクで学習された実際のウェブサイトの強い性能を示した。【JST・京大機械翻訳】

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