[過去ﾛｸﾞ] 知能研究スレ2©2ch.net (224ﾚｽ)
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159(1): >>158 2018/08/27(月)09:35 ID:Zq8VRJ9K(5/50) AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
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）。
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