Automatische Merkmalsselektion für inverses Verstärkungslernen

Core Concepts

Eine Methode zur automatischen Auswahl relevanter Merkmale aus einem Kandidatensatz von Polynomfunktionen, um die Belohnungsfunktion für das inverse Verstärkungslernen zu lernen.

Abstract

Die Studie präsentiert einen effizienten Algorithmus zur automatischen Auswahl von Merkmalen für das inverse Verstärkungslernen. Der Algorithmus verwendet Polynomfunktionen als Kandidatensatz für Merkmale, da diese es ermöglichen, die statistischen Momente der Zustände zwischen Demonstrationen und der abgerufenen Politik abzugleichen. Der Algorithmus wählt dann die relevantesten Merkmale aus dem Kandidatensatz durch eine korrelationsbasierte Technik aus, die eine kleinere Merkmalsmenge bevorzugt, um die Komplexität der Belohnung zu reduzieren und die Auswirkungen von Rauschen und Scheinkorrelationen im inversen Verstärkungslernen zu mindern. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird durch erfolgreiche Rückgewinnung der Belohnung und der entsprechenden Expertenpolitik für gegebene Expertendemonstrationen in mehreren Aufgaben zunehmender Komplexität validiert.

Stats

Die Aufgabe des Pendel-Modells ist es, das Pendel nach oben zu schwingen und in der vertikalen Position zu stabilisieren. Die wahre Belohnung ist die negative Summe aus dem Quadrat des Winkels, der Winkelgeschwindigkeit und des ausgeübten Drehmoments. Die Aufgabe des Karren-Stange-Modells ist es, den an einem Wagen befestigten Stab zu stabilisieren und die Position des Wagens näher zur Mitte des Bildschirms zu halten. Die wahre Belohnung ist ein skalarer Wert von +1 für jeden Schritt, in dem der Stab aufrecht bleibt. Die Aufgabe des Akrobot-Modells ist es, mit einem Zwei-Gelenk-System eine bestimmte Höhenschwelle zu erreichen. Die wahre Belohnung ist ein skalarer Wert von -1 für jeden Schritt, in dem das Ziel nicht erreicht wird.

Quotes

"Eine Methode, die Polynomfunktionen als Kandidatensatz von Merkmalen verwendet, wird vorgestellt, da sie es ermöglichen, die statistischen Momente der Zustände zwischen Demonstrationen und der abgerufenen Politik abzugleichen." "Der Algorithmus wählt dann die relevantesten Merkmale aus dem Kandidatensatz durch eine korrelationsbasierte Technik aus, die eine kleinere Merkmalsmenge bevorzugt, um die Komplexität der Belohnung zu reduzieren und die Auswirkungen von Rauschen und Scheinkorrelationen im inversen Verstärkungslernen zu mindern."

Key Insights Distilled From

Automated Feature Selection for Inverse Reinforcement Learning

by Daulet Baimu... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15079.pdf

Deeper Inquiries

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