Transformers in Reinforcement Learning: A Survey

要約

トランスフォーマーは、自然言語処理、コンピューター ビジョン、ロボティクスなどの分野に大きな影響を与え、他のニューラル ネットワークと比較してパフォーマンスを向上させます。
この調査では、強化学習 (RL) でトランスフォーマーがどのように使用されているかを調査します。トランスフォーマーは、不安定なトレーニング、単位の割り当て、解釈可能性の欠如、部分的な可観測性などの課題に対処するための有望なソリューションと見なされています。
まず、RL のドメインの概要を簡単に説明し、その後、古典的な RL アルゴリズムの課題について説明します。
次に、トランスとそのバリアントの特性を詳しく調べ、RL に固有の課題に対処するのに適した特性について説明します。
私たちは、表現学習、遷移関数と報酬関数のモデリング、ポリシーの最適化など、RL のさまざまな側面へのトランスフォーマーの適用を検討します。
また、視覚化技術と効率的なトレーニング戦略を使用して、RL におけるトランスフォーマーの解釈可能性と効率を向上させることを目的とした最近の研究についても説明します。
多くの場合、変圧器のアーキテクチャは特定のアプリケーションの特定のニーズに合わせて調整する必要があります。
トランスフォーマーがロボット工学、医療、言語モデリング、クラウド コンピューティング、組み合わせ最適化などのいくつかのアプリケーションにどのように適用されているかについて、広範な概要を示します。
最後に、RL で変圧器を使用する場合の限界について説明し、この分野で将来のブレークスルーを促進する変圧器の可能性を評価します。

要約(オリジナル)

Transformers have significantly impacted domains like natural language processing, computer vision, and robotics, where they improve performance compared to other neural networks. This survey explores how transformers are used in reinforcement learning (RL), where they are seen as a promising solution for addressing challenges such as unstable training, credit assignment, lack of interpretability, and partial observability. We begin by providing a brief domain overview of RL, followed by a discussion on the challenges of classical RL algorithms. Next, we delve into the properties of the transformer and its variants and discuss the characteristics that make them well-suited to address the challenges inherent in RL. We examine the application of transformers to various aspects of RL, including representation learning, transition and reward function modeling, and policy optimization. We also discuss recent research that aims to enhance the interpretability and efficiency of transformers in RL, using visualization techniques and efficient training strategies. Often, the transformer architecture must be tailored to the specific needs of a given application. We present a broad overview of how transformers have been adapted for several applications, including robotics, medicine, language modeling, cloud computing, and combinatorial optimization. We conclude by discussing the limitations of using transformers in RL and assess their potential for catalyzing future breakthroughs in this field.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google