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From Text to Trajectory: Exploring Complex Constraint Representation and Decomposition in Safe Reinforcement Learning

Created by
  • Haebom

作者

Pusen Dong, Tianchen Zhu, Yue Qiu, Haoyi Zhou, Jianxin Li

概要

本稿では、自然言語で表現された制約の下で安全な強化学習を実行する方法を紹介します。従来の方法では、各制約に対して手動でコスト関数を設計する必要があるという制限がありました。 TTCTは自然言語制約と軌跡を一緒に活用して学習し、実験の結果、従来の手動で設計されたコスト関数よりも違反率が低い方針を学習することがわかりました。また、制約が変化する環境にも適用可能なゼロショット遷移能力を示すことを確認しました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
自然言語で制約を効果的に理解し,安全な強化学習エージェントを学習する新しい方法を提示
手動でコスト関数を設計することなく、自然言語制約だけで学習可能。
ゼロショット遷移能力を介して様々な環境に適用可能性を証明する。
従来の方法より低い違反率を達成。
Limitations:
TTCTの一般化性能に関する追加研究の必要性
複雑または曖昧な自然言語制約の処理能力評価が必要
実際の環境に適用するための追加の検証が必要です。
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