強化学習アルゴリズムは、エージェントへの慎重にエンジニアリングされた外的な環境報酬に依存します。 しかし、手作業で設計された密集した報酬で各環境に注釈を付けることはスケーラブルではなく、エージェントに内在する報酬機能を開発する必要があります。 好奇心は報酬信号として予測誤差を用いる内的報酬関数の一種である。 このペーパーでは、（a）Atariゲームスイートを含む54の標準ベンチマーク環境全体にわたって、純粋に好奇心に基づいた学習、つまり、いかなる外的報酬も伴わない最初の大規模な学習を行います。 私たちの結果は、驚くほど優れたパフォーマンスと、本質的な好奇心の目標と多くのゲーム環境の手作業で設計された外的報酬との高度なアライメントを示しています。 (b) We investigate the effect of using different feature spaces for computing prediction error and show that random features are sufficient for many popular RL game benchmarks, （b）我々は、予測誤差を計算するために異なる特徴空間を使用することの効果を調べ、多くの一般的なRLゲームのベンチマークではランダムな特徴が十分であることを示し、 but learned features appear to generalize better (eg to novel game levels in Super Mario Bros.). 学習された機能は、より一般化するように見える（例えば、スーパーマリオブラザーズの新規ゲームレベルへ）。 （c）予測ベースの報酬の制限を確率的な設定で実証する。 ゲームプレイ動画やコードは http://pathak22.github.io/large-scale-curiosity/ 。 0157>>156垢版2018/08/27(月) 09:34:29.87ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) 前書き
このホワイトペーパーでは、様々なシミュレートされた環境のさまざまな範囲の固有の報酬によって純粋に駆動されるエージェントの大規模な実証研究を行っています。 In particular, we choose the dynamics-based curiosity model of intrinsic reward presented in Pathak et al. 特に、我々はPathak et al。が提示した内在的報酬のダイナミクスに基づく好奇心モデルを選択する。 [27] because it is scalable and trivially parallelizable, making it ideal for large-scale experimentation. [27]スケーラビリティと並行して並列化できるため、大規模な実験には理想的です。 中心的なアイデアは、エージェントの現在の状態、すなわちエージェントの学習された順動力学の予測誤差を与えられたエージェントの行動の結果を予測する際の誤りとして、内在的な報酬を表現することである。 我々は、図1に示すビデオゲーム、物理エンジンシミュレーション、および仮想3Dナビゲーションタスクの54の環境にわたるダイナミクスに基づいた好奇心を徹底的に調査します。 0159>>158垢版2018/08/27(月) 09:35:36.27ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) 好奇心に基づいた学習をより深く理解するために、パフォーマンスを決定づける重要な要因についてさらに検討します。 特に、高次元の生の観測空間（例えば、画像）における将来の状態を予測することは困難な問題であり、最近の研究[27,42]に示されるように、補助的な特徴空間における学習のダイナミクスは改善された結果につながる。 しかしながら、そのような埋め込み空間をどのように選択すべきかは、重要であるが未だオープンな研究課題である。 体系的アブレーションを通じて、エージェントが自分の好奇心によって純粋に動くように、エージェントの観察をコード化するさまざまな方法の役割を調べます。 To ensure stable online training of dynamics, we argue that the desired embedding space should: (a) be compact in terms of dimensionality, ダイナミクスの安定したオンライントレーニングを確実にするために、我々は、所望の埋め込み空間が、（a）次元的にコンパクトであり、 (b) preserve sufficient information about the observation, and (c) be a stationary function of the observations. （b）観測に関する十分な情報を保持し、（c）観測の定常関数である。 私たちはランダムなネットワークを介して観測をエンコーディングすることは、多くの一般的なRLベンチマークで好奇心をモデル化するための単純で効果的な手法であることを示しています。 これは、多くの一般的なRLビデオゲームのテストベッドは、一般的に考えられているように視覚的に洗練されていないことを示唆するかもしれません。 興味深いことに、練習ではランダムな機能で十分なパフォーマンスが得られますが、学習した機能は一般的に良く見えます（たとえば、Super Mario Bros.の新しいゲームレベル）。 0160>>159垢版2018/08/27(月) 09:36:10.49ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) 要約すれば： (a) We perform a large-scale study of curiosity-driven exploration across a variety of environments including: （a）私たちは、好奇心に基づいた探査の大規模な研究を、 the set of Atari games [4], Super Mario Bros., virtual 3D navigation in Unity [1], multi-player Pong, and Roboschool [39] environments. Atariゲーム[4]、Super Mario Bros.、Unity [1]、マルチプレイヤーPong、Roboschool [39]環境での仮想3Dナビゲーション。 （b）ランダム特徴、画素、逆ダイナミクス[27]、変分オートエンコーダ[15]を用いて、ダイナミクスに基づいた好奇心を学習するための異なる特徴空間を広範囲に調査し、見えない環境への一般化を評価する。 （c）我々は、直接予測誤差に基づく好奇心の定式化のいくつかの限界について議論することによって結論づける。 エージェント自体が環境中の確率論の源であるならば、実際の進歩を伴わずに報酬を得ることができます。 エージェントが環境の異なる部分を制御する3Dナビゲーションタスクで、この制限を経験的に実証します。
観測xtを見て、xt + 1の観測で次の状態に移り、次の状態に遷移するエージェントを考えてみましょう。 私たちは、このエージェントを、移行がどれほど有益であったかという報酬と奨励したいと考えています。 この報酬を提供するために、我々は以下の要素を含む探査ボーナスを使用します： （a）観測値を表現φ（x）に埋め込むためのネットワーク、 （b）前回の観測と行動p（φ（xt + 1）| xt、at）に条件付けられた次の状態の表現を予測するフォワードダイナミクスネットワーク。 Given a transition tuple {xt,xt+1,at}, the exploration reward is then defined as rt = ? 遷移タプル{xt、xt + 1、at}が与えられると、探索報酬はrt =？ log p(φ(xt+1)|xt,at), also called the surprisal [2]. log p（φ（xt + 1）| xt、at）は、驚くべき[2]とも呼ばれます。
この報酬を最大にするように訓練されたエージェントは、予測誤差が大きい遷移を優先します。これは、エージェントが短い時間を過ごした領域で、または複雑なダイナミクスを持つ領域で高くなります。 このようなダイナミクスを基盤とした好奇心はシナリオ全体にわたって非常によく実行されることが示されている[27]。特にダイナミクスが生の観測ではなく埋め込み空間で学習されている。 In this paper, we explore dynamics-based curiosity and use mean-squared error corresponding to a fixed-variance Gaussian density as surprisal, ie, f(xt,at) ? この論文では、ダイナミクスに基づく好奇心を探り、固定分散ガウス密度に対応する平均2乗誤差を驚くべきもの、すなわちf（xt、at）とする。 φ(xt+1)2 2 where f is the learned dynamics model. φ（xt + 1）2 2ここで、fは学習された力学モデルである。 しかし、他の密度モデルを使用することもできる。 0162>>161垢版2018/08/27(月) 09:37:29.21ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) 2.1 フォワードダイナミクスのための特徴空間 上記の好奇心の定式化におけるφの表現を考えてみよう。 φ（x）= xならば、フォワードダイナミクスモデルは観測空間で予測を行う。 特徴空間の良好な選択は、予測タスクをより扱い易くし、観測空間の無関係な側面を取り除くことができる。 しかし、ダイナミクスの好奇心を生み出すための優れた機能スペースは何になるでしょうか？ 優れた機能スペースにはいくつかの特質があります。
次に、埋め込みネットワークφとして平均値への写像を用いることができる。 These features will be a low-dimensional approximately sufficient summary of the observation, これらの特徴は、観察の低次元の概ね十分な要約であり、 but they may still contain some irrelevant details such as noise, and the features will change over time as the VAE trains. ノイズなどの無関係な詳細が含まれている可能性があります。その機能は、VAEがトレーニングするにつれて変化します。
• 姫PO。 一般に、我々は、PPOアルゴリズム[38]が、ハイパーパラメータチューニングをほとんど必要としない頑強な学習アルゴリズムであることを見出したので、我々は実験に固執する。 • 正規化に報いる。 報酬関数は非定常であるので、価値関数が迅速に学習できるように報酬のスケールを正規化することは有用である。 これは、報酬を、割引報酬の合計の標準偏差の実行中の見積もりで除算することによって行いました。 •アドバンテージの正規化。 PPOで訓練している間に、平均値0と標準偏差1を持つバッチの利点[46]を標準化します。 • 観測の正規化。 私たちは目標環境上でランダムエージェントを10000ステップ実行し、観測の平均と標準偏差を計算し、それらを使用してトレーニング時の観測値を正規化します。 これは、初期化時のフィーチャのばらつきが小さく、環境によってばらつきが少ないことを確認するのに便利です。 •より多くの俳優。 使用される並列アクター（バッチサイズに影響する）の数を増やすことによって、メソッドの安定性が大幅に向上します。 私たちは通常、エージェントを訓練する間にデータ収集に同じ環境の128並列実行を使用します。 •機能を正規化する。 内在的報酬と外的報酬を組み合わせる際に、内在報酬の規模が国家空間全体で一貫していることを保証することが有用であることがわかった。 我々は、特徴埋め込みネットワークにおいてバッチ正規化[13]を用いることによってこれを達成した。 0166>>165垢版2018/08/27(月) 09:40:16.21ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) 2.3 `死は終わりではない '：無限の地平線との割引好奇心 1つの重要な点は、エピソード信号の終わり（時には「完了」と呼ばれる）を使用すると、実際の報酬機能に関する情報が漏れることが多いことです。 シグナルを取り除かなければ、Atariのゲームの多くは単純すぎるようになります。 For example, a simple strategy of giving +1 artificial reward at every time-step when the agent is alive and 0 on death is sufficient to obtain a high score in some games, 例えば、エージェントが生きているときにステップごとに+1の人工報酬を与えるという簡単な戦略は、いくつかのゲームで高い得点を得るには死亡時に0で十分ですが、 for instance, the Atari game ` Breakout ' where it will seek to maximize the episode length and hence its score. たとえば、エピソードの長さを最大化しようとするAtariゲームの「Breakout」とそれに伴うスコアです。 否定的な報酬の場合、エージェントはできるだけ早くエピソードを終了しようとします。
すべての実験では、ポリシーと埋め込みネットワークの両方がピクセルから直接的に機能します。 ハイパーパラメータやアーキテクチャなどの実装の詳細については、付録Aを参照してください。 別段の記載がない限り、すべての曲線は、異なる種子を用いた3回のランの平均であり、斜線領域は平均の標準誤差である。 私たちは、ウェブサイト上のすべての環境で遊ぶ純粋に興味のあるエージェントのコードとビデオをリリースしました2。 0169>>168垢版2018/08/27(月) 09:43:35.46ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) 3.1 外的報酬のない好奇心に基づいた学習外的報酬を使用せずに、多数の環境に対する純粋な好奇心に基づく学習を拡大することから始めます。 We pick a total of 54 diverse simulated environments, as shown in Figure 1, 図1に示すように、合計54の多様なシミュレーション環境を選択し、 including 48 Atari games, Super Mario Bros., 2 Roboschool scenarios (learning Ant controller and Juggling), Two-player Pong, 2 Unity mazes (with and without a TV controlled by the agent). Super Mario Bros.、Roboschoolシナリオ2（Ant Control and Jugglingを学ぶ）、Two-player Pong、2つのUnity mazes（エージェントによって制御されたテレビの有無にかかわらず）を含む48のAtariゲームを含みます。 この大規模分析の目的は、以下の質問を調査することです。 （a）外的な報酬なしに、さまざまなゲームで純粋な好奇心に基づいたエージェントを実行すると、実際にはどうなりますか？ （b）あなたはこれらのエージェントからどのような行動を期待できますか？ （c）ダイナミクスを基礎とした好奇心における異なる特徴学習の変種がこれらの行動に及ぼす影響は何か？
カーブから最初に気がつくのは、ほとんどが上がっていることです。 これは、純粋な好奇心に基づいたエージェントが、トレーニング中に外的報酬を使用しなくても外部報酬を得ることを学ぶことができることを示しています。 外的報酬もエピソード信号の終わりもないエージェントは、ある場合には外的報酬での学習に匹敵する得点を得ることを学ぶことができることは注目に値する。 たとえば、「ブレイクアウト」では、パドルをボールに当てて消えるレンガにボールを当てるとゲームスコアが上昇し、打撃を受けたときにポイントが与えられます。 ブリックがボールによって連続して打たれればするほど、レンガのパターンが複雑になり、エージェントはより掘り下げて探索することができます。したがって、ポイントをバイプロダクトとして収集します。 さらに、エージェントの寿命がなくなると、レンガは以前に何度もエージェントに見られた均一な構造に再びリセットされ、したがって非常に予測可能であるため、エージェントは死によってリセットされるのを避けることによって好奇心をそそるために生きている。 0171>>170垢版2018/08/27(月) 09:47:25.16ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) これは予期しない結果であり、多くの一般的なRLテストベッドでは外部報酬が必要ないことを示唆している可能性があります。 ry (similar to architects, urban planners, gardeners, etc.) are これはゲームデザイナー（建築家、都市計画家、庭師などに似ている）が very good at setting up curriculums to guide agents through the ry 好奇心のような目的は、多くの人間が設計した環境[6,12,16,48]の外的報酬とうまく一致しています。 しかし、これは必ずしもそうではなく、時には好奇心をそそるエージェントがランダムエージェントよりも悪い場合もあります。 これは、外的報酬がエージェントの探索とほとんど相関しない場合、またはエージェントが効率的に探索できない場合に発生します（図8のゲーム「Atlantis」、「IceHockey」を参照）。 我々はさらに、学習者のスキルをよりよく理解するために、ウェブサイト上で利用可能なエージェントのゲームプレイビデオを参照することを読者に推奨する。
驚くべきことに、ランダムフィーチャ（RF）は、タスク間でかなり良好に動作し、学習されたフィーチャを使用するよりも優れていることがあります。 優れたパフォーマンスの理由の1つは、ランダムなフィーチャがフリーズ（安定）していることです。ターゲットの定常性のために、それらの上で学習されたダイナミクスモデルの方が簡単です。 一般に、ランダムな特徴は、視覚的観察が十分に単純な領域ではうまくいくはずであり、ランダムな特徴は、例えばアタリゲームのような生の信号に関する十分な情報を保存することができる。 興味深いことに、ランダムな特徴はトレーニングではうまくいくが、IDFの学習した特徴はMario Brosでより一般化されているように見える（詳細はセクション3.2を参照）。 0172>>171垢版2018/08/27(月) 09:48:05.66ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) VAE法も良好に機能しましたが、やや不安定でしたので、RFとIDFを実験に使用することにしました。 The detailed result in appendix Figure 8 compares IDF vs. 付録の詳細な結果図8は、IDFと RF across the full Atari suite. フルアタリスイート全体のRF。 学習された行動を定量化するために、我々は好奇心旺盛なエージェントをランダムに行動するエージェントと比較した。 我々は、IDFに興味のあるエージェントが、Atariゲームの75％でランダムエージェントよりも多くのゲーム報酬を集めることを発見しました.RF好奇心旺盛なエージェントは70％でより良くなります。 さらに、IDFはゲームの55％でRFより優れています。 全体として、ランダムなフィーチャとインバース・ダイナミクスのフィーチャが一般的にうまく機能しまし 付録の詳細。
図3： （a）Left：MarioのRFメソッドと異なるバッチサイズの比較。 結果は外的報酬を使用しない。 （b）センター：ジャグリング（Roboschool）環境におけるボールのバウンス数。 （c）右：マルチプレイPong環境におけるエピソード長の平均。 The discontinuous jump on the graph corresponds to the agent reaching a limit of the environment - グラフ上の不連続なジャンプは、エージェントが環境の限界に達することに対応します。 after a certain number of steps in the environment the Atari Pong emulator starts randomly cycling through background colors and becomes unresponsive to agent 's actions 環境内の特定のステップ数の後で、Atari Pongエミュレータは背景色をランダムに循環し始め、エージェントのアクションに応答しなくなります 0174>>173垢版2018/08/27(月) 09:49:49.73ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) 図3（a）の128と2048の並列環境スレッドを用いた訓練の比較を示す。 グラフから明らかなように、2048パラレル環境スレッドを使用した大きなバッチサイズのトレーニングは、より優れたパフォーマンスを発揮します。 実際には、エージェントはもっと多くのゲームを探索することができます。ゲームの11のレベルを発見し、秘密の部屋を見つけ、上司を倒すことができます。 この大規模実験のポイントは、サンプル効率についての主張ではなく、エージェントのトレーニングに関するパフォーマンスであるため、図のx軸はフレーム数ではなく、グラジエントステップ数です。 この結果は、基本的なRLアルゴリズム（この場合はPPO）のトレーニングが向上するにつれて、純粋に好奇心に基づくエージェントのパフォーマンスが向上することを示しています。 ビデオはウェブサイトにあります。 0175yamaguti垢版2018/08/27(月) 09:53:04.76ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) http://google.jp/?q=2ch+future+furou+cyouju+OR+tokuiten0176>>174垢版2018/08/27(月) 09:53:40.98ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) C）ロボスジャグリング 私たちはRoboschoolフレームワークからPong環境を修正して、1つのパドルと2つのボールを持つようにしました。 アクション空間は2次元で連続しており、アクション空間を次元ごとに5ビンに離散化し、合計25のアクションを与えました。 ポリシーネットワークと埋め込みネットワークの両方は、ピクセル観測空間で訓練されています（注：状態空間ではありません）。 この環境は、ゲームで使用される玩具物理学よりも制御が難しいですが、代理人は、ボールがその領域に入ったときに、ボールを傍受して打つことを学びます。 図3（b）に示すように、環境との相互作用のプロキシとしてボールのバウンス回数を監視しました。 プロジェクトのウェブサイトのビデオを参照してください。
E）2人用ポンでのマルチエージェントの好奇心 私たちは既に、純粋に好奇心に基づいたエージェントが報酬なしでいくつかのアタリゲームを学ぶことを知っていますが、その対戦相手がハードコーディングされた戦略を持つコンピュータエージェントであることが原因です。 両方のチームが互いに対して好奇心を持って遊ぶようにするとどうなりますか？ 調べるには、ゲームの両面（パドルのパドル）が好奇心に基づいたエージェントによって制御されているTwo-player Pongゲームを行います。 エージェントの初期レイヤーを共有し、異なるアクションヘッドを持ちます。つまり、合計アクションスペースは、プレイヤー1のアクションとプレイヤー2のアクションのクロスプロダクトです。 0177>>176垢版2018/08/27(月) 09:54:39.20ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) エージェントが両面をプレイしているので、この文脈では外的報酬は無意味なので、代わりにエピソードの長さを示します。 結果を図3（c）に示す。 We see from the episode length that the agent learns to have more and longer rallies over time, learning to play pong without any teacher ? エピソードの長さから、エージェントが時間の経過と共にますます長くなる集会を学び、先生なしでポンをすることを学びます。 purely by curiosity on both sides. 純粋に両側の好奇心によって。 実際には、ゲーム集会は最終的には非常に長くなり、Atariエミュレータを破り、色が急激に変化し、プロットに示すようにポリシーがクラッシュします。
Sparse reward setting: In preliminary experiments, we picked 5 Atari games which have sparse rewards (as categorized by [3]), and compared extrinsic (classic RL) vs. 疎な報酬設定：予備実験では、疎な報酬（[3]で分類される）を持つ5つのAtariゲームを選び、外的（古典的なRL）vs. extrinsic+intrinsic (ours) reward performance. 外因性+内在性（私たちの）報酬のパフォーマンス。 5つのうち4試合では、好奇心のボーナスによりパフォーマンスが向上します（付録の表2を参照してください）。 これは本書の焦点ではないことを強調したいと思います。これらの実験は完全性のために提供されています。 外因性（係数1.0）と内因性報酬（係数0.01）を調整することなく直接結合しました。 私たちは、内在的報酬と内在報酬を将来の方向性として最適に組み合わせる方法について質問を残します。 0182>>181垢版2018/08/27(月) 09:58:05.09ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) 4 関連作業
本質的な動機づけ： A family of approaches to intrinsic motivation reward内在的なモチベーション報酬へのアプローチのファミリー an agent based on prediction error [2, 27, 36, 42], prediction uncertainty [11, 44], or improvement [19, 34] of a forward dynamics model of the environment that gets trained along with the agent 's policy. エージェントの方針とともに訓練された環境のフォワードダイナミクスモデルの予測誤差[2,27,36,42]、予測不確実性[11,44]、または改善[19,34]に基づくエージェント。 A family of approaches to intrinsic motivation reward an agent based on prediction error , prediction uncertainty , or improvement of a forward dynamics model of the environment that gets trained along with the agent 's policy. 内在的動機づけへのアプローチの一群は、予測誤差、予測不確実性、またはエージェントの方針とともに訓練される環境の順動力学モデルの改善に基づいてエージェントに報酬を与える。 その結果、フォワードダイナミクスモデルの予測が困難な領域にエージェントが移動し、モデルはこれらの領域の予測を改善します。 この敵対的および非定常的な力学は複雑な挙動を引き起こす可能性がある。 この分野では、外部報酬が存在しない純粋な探査環境では、ほとんど進んでいません。 Of these mostly closely related are those that use a forward dynamics model of a feature space such as Stadie et al. これらの大部分は、Stadieらのような特徴空間の順動力学モデルを使用するものである。 [42] where they use autoencoder features, and Pathak et al. [42]オートエンコーダー機能を使用する場所、Pathak et al。 [27] where they use features trained [27]訓練された機能を使用する場所 逆動力学の仕事で。 これらは、セクション2.1で詳述されているVAEとIDFメソッドにほぼ対応しています。 0183>>182垢版2018/08/27(月) 09:58:40.51ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) 内在的な報酬には、州訪問回数の平滑化されたバージョンを使用することができる[3,9,24,47]。 Count-based methods have already shown very strong results when combining with extrinsic rewards such as setting the state of the art in the Atari game Montezuma 's Revenge [3], カウントベースの方法は、AtariのゲームMontezuma's Revenge [3]で最新の状態を設定するなどの外的な報酬と組み合わせると、非常に強力な結果を示しています。 and also showing significant exploration of the game without using the extrinsic reward. また、外的報酬を使用せずにゲームの重要な探索を示しています。 カウントベースのアプローチがダイナミクスベースのアプローチよりも好まれるべきである状況はまだ明確ではない。このペーパーでは、ダイナミクスベースのボーナスに重点を置くことを選択しました。 私たちの予備実験では、既存のカウントベースの実装では大規模な研究のためのスケールアップで十分な成功を収めていませんでした。
外的報酬や適性機能のない学習は、進化的コンピューティングでも広く研究されており、「新規性検索」と呼ばれている[17,18,43]。 そこでは、イベントの新規性は、距離を計算するためにイベントのいくつかの統計を使用して、以前のイベントの間で最も近い隣にイベントの距離として定義されることが多い。 この文献からの興味深い発見の1つは、多くの場合、フィットネスのためだけに最適化する以外には、はるかに興味深い解決策を見つけることができるということです。 0184>>183垢版2018/08/27(月) 10:04:22.65ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) Other methods of exploration are designed to work in combination with maximizing a reward function, such as those utilizing uncertainty about value function estimates [5, 23], or those using perturbations of the policy for exploration [8, 29]. 他の探査方法は、価値関数推定値に関する不確実性を利用する報酬関数や探索のための方針の摂動を用いる報酬関数などの報酬関数を最大化することと組み合わせて機能するように設計されている[8]、[29]。 Schmidhuber [37]とOudeyer [25]、OudeyerとKaplan [26]は、内在的動機づけへのアプローチに関する初期の研究のいくつかについて素晴らしいレビューを提供する。 0185>>184垢版2018/08/27(月) 10:04:55.85ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) Alternative methods of exploration include Sukhbaatar et al. 探査の代替方法には、Sukhbaatar et al。 [45] where they utilize an adversarial game between two agents for exploration. [45]彼らは探索のために2つのエージェントの間で敵対的なゲームを利用する。 In Gregor et al. Gregor et al。 [10], they optimize a quantity called empowerment which is a measurement of the control an agent has over the state. [10]、エージェントはエンパワーメントと呼ばれる量を最適化します。これは、エージェントがその状態を超えた制御の測定値です。 In a concurrent work, diversity is used as a measure to learn skills without reward functions Eysenbach et al. 並行作業では、報酬機能なしにスキルを習得するための手段として多様性が使用されます。Eysenbach et al。 [7]. [7]。 0186>>185垢版2018/08/27(月) 10:06:03.78ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) ランダムな特徴： この論文の発見の1つは、ランダムな特徴の驚くべき有効性であり、ランダム投影法およびより一般的にはランダムに初期化されたニューラルネットワークに関する著しい文献がある。 Much of the literature has focused on using random features for classification [14, 33, 49] where the typical finding is that whilst random features can work well for simpler problems, 文献の多くは、分類のためにランダムな特徴を用いることに焦点を当てている[14,33,49]。典型的な発見は、ランダムな特徴がより簡単な問題のためにうまくいく一方、 feature learning performs much better once the problem becomes sufficiently complex. 問題が十分に複雑になると、フィーチャラーニングははるかに良好に機能します。 literature has focused on using random features for classification where the typical finding is that whilst random features can work well for simpler problems, feature learning performs much better once the problem becomes sufficiently complex. 文献では、ランダムな特徴がより単純な問題に対してはうまくいくが、問題の学習がはるかに良好になるという典型的な発見がある場合、分類にランダムな特徴を用いることに集中している。 このパターンがダイナミクスに基づく探索にも当てはまると期待していますが、学習したフィーチャがMario Brosの斬新なレベルでより一般化するように見える予備的な証拠があります。
[2] J. AchiamおよびS. Sastry。 深い強化学習のためのサプライズベースの内的動機。 arXiv：1703.01732,2017。3,9 [3] M. Bellemare、S. Srinivasan、G. Ostrovski、T.Schaul、D. Saxton、およびR.Munos。 カウントベースの探索と固有のモチベーションの統一。 NIPSでは、2016年1月9日 [4] MG Bellemare、Y. Naddaf、J. Veness、およびM. Bowling。 アーケード学習環境：一般エージェントの評価プラットフォーム。 Journal of Artificial Intelligence Research、47：253279、jun 2013. 2 [5] RY Chen、J. Schulman、P. Abbeel、およびS. Sidor。 q-ensembles.arXiv：1706.01502、2017.によるUCBとインフォゲイン探査 [6] G. Costikyan。 ゲームの不確実性。 Mit Press、2013. 6、10 [7] B. Eysenbach、A. Gupta、J. Ibarz、およびS. Levine。 ダイバーシティはあなたが必要とするすべてです：報酬機能のない学習スキル。 arXivプレプリント、2018 [8] M. Fortunato, MG Azar, B. Piot, J. Menick, I. Osband, A. Graves, V. Mnih, R. Munos, D. Hassabis, O. Pietquin, C. Blundell, and S. Legg. M. Fortunato、MG Azar、B. Piot、J. Menick、I. Osband、A. Graves、V. Mnih、R. Munos、D. Hassabis、O. Pietquin、C. Blundell、およびS. Legg 。 探査のための騒々しいネットワーク。 arXiv：1706.10295,2017。9 [9] J. Fu、JD Co-Reyes、およびS. Levine。 EX2：深層強化学習のための模範モデルによる探査。 NIPS、2017. 9 [10] K. Gregor、DJ Rezende、およびD. Wierstra。 バリアント固有制御。 ICLRワークショップ、2017年9月 [11] R. Houthooft, X. Chen, Y. Duan, J. Schulman, F. De Turck, and P. Abbeel. R. Houthooft、X. Chen、Y. Duan、J. Schulman、F. De Turck、およびP. Abbeel。 Vime：探索情報を最大化する変分情報。 NIPSでは、2016年1月9日 [12] R. Hunicke、M. LeBlanc、およびR. Zubek。 Mda：ゲーム設計とゲーム研究への正式なアプローチ。 ゲームAIにおける課題に関するAAAIワークショップ（2004年6月10日） [13] S.IoffeおよびC.Szegedy。 バッチ正規化：内部共変量シフトを減らすことにより、深いネットワークトレーニングを加速します。 arXiv preprint arXiv：1502.03167,2015 4 0192>>191垢版2018/08/27(月) 10:12:16.58ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) [14] K. Jarrett、K. Kavukcuoglu、Y. LeCun、et al。 オブジェクト認識のための最善のマルチステージアーキテクチャとは何ですか？ IEEE, 2009. 9コンピュータビジョン、2009年IEEE第12回国際会議、21462153ページ、IEEE、2009. 9 [15] DP KingmaとM. Welling。 変分ベイズの自動エンコーディング。 arXiv preprint arXiv：2013年2月3日、1312.6114 [16] N. Lazzaro。 ゲームをする理由： プレイヤーの経験でより多くの感情への4つの鍵。 Proceedings of GDC、2004. 6、10 [17] J. LehmanおよびKO Stanley。 新規性の探索を通じて問題を解決するためのオープンエンド性の活用。 ALIFE、2008. 9 [18] J.リーマンとKOスタンレー。 放棄する目的：進化だけで斬新さの探索。 進化的計算、2011. 9 [19] M. Lopes、T. Lang、M. Toussaint、およびP.-Y. Oudeyer. Oudeyer。 経験的に学習進展を推定することによるモデルベースの強化学習の探索。 NIPS、2012. 9 [20] M. Lopes、T. Lang、M. Toussaint、およびP.-Y. Oudeyer。 経験的に学習進展を推定することによるモデルベースの強化学習の探索。 NIPS、2012. 1 [21] V. Mnih、K. Kavukcuoglu、D. Silver、AA Rusu、J. Veness、MG Bellemare、A. Graves、M. Riedmiller、AK Fidjeland、G. Ostrovski、et al。 深層強化学習による人間のレベルの制御。 Nature、2015、1 [22] S。モハメドとDJ Rezende。 本質的に動機付けされた強化学習のための変分情報の最大化。 NIPSでは、2015年1月 [23] I. Osband、C. Blundell、A. Pritzel、およびB. Van Roy。 ブートストラップdqnによる深い探査。 NIPS、2016年9月 [24] G. Ostrovski、MG Bellemare、A.vd Oord、およびR.Munos。 神経密度モデルを用いたカウントベースの探索。 arXiv：1703.01310,2017。1,9 [25] P.-Y. Oudeyer。 好奇心に基づく学習の計算理論。 arXiv preprint arXiv：1802.10546、2018. 9
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Inverse Dynamics features ? 逆動力学の特徴 ランダムエージェント Random CNN features ? ランダムCNN機能
図8： 48個のAtariゲームで、純粋な好奇心に基づいた探索（外的報酬もエピソード終了信号もない）。 私たちは、外的帰還やエピソード信号の終わりにアクセスできないエージェントにもかかわらず、好奇心に基づくエージェントの外的帰還がしばしば増加することを観察します。 In multiple environments, 複数の環境では、 the performance of the curiosity-driven agents is significantly better than that of a random agent, although there are environments where the behavior of the agent is close to random, or in fact seems to minimize the return, rather than maximize it. エージェントの行動がランダムに近いか、実際には最大限にするのではなく、リターンを最小限に抑えるような環境が存在するにもかかわらず、好奇心に基づいたエージェントのパフォーマンスはランダムエージェントのパフォーマンスよりも大幅に優れています。 大部分の訓練プロセスでは、RFは環境の約67％でランダムエージェントよりも優れていますが、IDFは環境の約71％でランダムエージェントよりも優れています。 0200>>199垢版2018/08/27(月) 10:17:54.98ID:Zq8VRJ9K?2BP(0) Reward Gravitar Freeway Venture PrivateEye MontezumaRevenge ? Gravitar Freewayベンチャーに報酬を与えるPrivateEye Montezuma Revenge Ext Only 999.3±220.7 33.3±0.6 0±0 5020.3±395 1783±691.7 Ext + Int 1165.1±53.6 32.8±0.3 416±416 3036.5±952.1 2504.6±4.6
