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Coarse-to-fine Q-Network with Action Sequence for Data-Efficient Robot Learning

Created by
  • Haebom

作者

Younggyo Seo, Pieter Abbeel

概要

本稿では、行動複製アルゴリズムの成功に重要な役割を果たす行動シーケンス予測の概念を強化学習(RL)に適用することを提案します。地上真実の戻り値を予測するときに行動シーケンスを統合すると、検証損失が減少するという観察結果に基づいて、行動シーケンスのQ値を出力する非評価ネットワークを学習する新しい値ベースのRLアルゴリズムであるCoarse-to-fine Q-Network with Action Sequence(CQN-AS)を提示します。つまり、行動シーケンス実行の結果を明示的に学習するように値関数をトレーニングします。実験の結果、CQN-ASはBiGymとRLBenchの様々な希少補償ヒューマノイド制御とテーブルトップ操作で複数の基準アルゴリズムを上回る性能を示した。

Takeaways、Limitations

Takeaways:行動シーケンスを明示的に考慮することは、強化学習のパフォーマンスを向上させることができることを示しています。特に希少補償環境で効果的であることを実験的に証明しました。 CQN-AS は、従来の RL アルゴリズムよりもさまざまなタスクで優れたパフォーマンスを示しました。
Limitations:この論文で提示されているCQN-ASアルゴリズムの一般化性能と、さまざまな環境への適用性に関する追加の研究が必要です。特定のタスクに最適化されたハイパーパラメータ設定が必要になる可能性があり、そのための体系的な分析が不十分です。さらに、計算コストに関して効率の評価がさらに必要である。
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