Reinforcement Learning and Bandits for Speech and Language Processing: Tutorial, Review and Outlook

要約

近年、強化学習とバンディットは、ヘルスケア、金融、レコメンデーション システム、ロボット工学、そして音声と自然言語処理など、幅広い実世界のアプリケーションを変革してきました。
強化学習アルゴリズムのほとんどの音声および言語アプリケーションは、その柔軟な最適化特性を使用してディープ ニューラル ネットワークのトレーニングを改善することに集中していますが、報酬主導の適応性、状態など、強化学習の利点を利用するために探求すべき多くの根拠がまだあります。
表現、時間構造、一般化可能性。
この調査では、強化学習とバンディットの最近の進歩の概要を紹介し、適応型、対話型、およびスケーラブルなモデルを使用して、音声および自然言語処理の問題を解決するためにそれらを効果的に使用する方法について説明します。

要約(オリジナル)

In recent years, reinforcement learning and bandits have transformed a wide range of real-world applications including healthcare, finance, recommendation systems, robotics, and last but not least, the speech and natural language processing. While most speech and language applications of reinforcement learning algorithms are centered around improving the training of deep neural networks with its flexible optimization properties, there are still many grounds to explore to utilize the benefits of reinforcement learning, such as its reward-driven adaptability, state representations, temporal structures and generalizability. In this survey, we present an overview of recent advancements of reinforcement learning and bandits, and discuss how they can be effectively employed to solve speech and natural language processing problems with models that are adaptive, interactive and scalable.

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