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Démystifier la planification MuZero : interpréter le modèle appris
Created by
Haebom
Auteur
Hung Guei, Yan-Ru Ju, Wei-Yu Chen, Ti-Rong Wu
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MuZero a réalisé des performances surhumaines sur divers jeux grâce à des réseaux dynamiques prédisant la dynamique environnementale sans simulateur. Cependant, les états latents appris par ces réseaux rendent le processus de planification opaque. Dans cet article, nous intégrons la reconstruction d'observations et la cohérence d'états à l'apprentissage de MuZero, et menons une analyse approfondie pour évaluer les états latents sur deux jeux de société, 9x9 Go et Gomoku, et trois jeux Atari, Breakout, Ms. Pacman et Pong, afin d'interpréter le modèle MuZero. Les résultats expérimentaux montrent que, si les réseaux dynamiques sont moins précis lors de simulations longues, MuZero est performant en corrigeant les erreurs par la planification. Nous démontrons également que les réseaux dynamiques apprennent mieux les états latents dans les jeux de société que dans les jeux Atari. Ces résultats ouvrent des perspectives de recherche pour approfondir notre compréhension de MuZero et améliorer les performances, la robustesse et l'interprétabilité de l'algorithme MuZero. Le code et les données sont disponibles à l' adresse https://rlg.iis.sinica.edu.tw/papers/demystifying-muzero-planning .
L’analyse de l’état latent de MuZero a amélioré notre compréhension du fonctionnement du modèle.
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Nous montrons que MuZero fonctionne efficacement en compensant les erreurs grâce à la planification, même lorsque la précision du réseau dynamique diminue au cours de longues simulations.
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Nous démontrons que le réseau dynamique de MuZero apprend mieux les états latents dans les jeux de société que dans les jeux Atari.
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Nous suggérons des orientations de recherche futures pour améliorer les performances, la robustesse et l’interprétabilité de l’algorithme MuZero.
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Limitations:
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Les types de jeux analysés sont limités (9x9 Go, Gomoku, Breakout, Ms. Pacman, Pong).
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour explorer la généralisabilité à des environnements de jeu plus diversifiés et plus complexes.
