Deep reinforcement learning agents are notoriously sample inefficient, which considerably limits their application to real-world problems. Recently, many model-based methods have been designed to address this issue, with learning in the imagination of a world model being one of the most prominent approaches. However, while virtually unlimited interaction with a simulated environment sounds appealing, the world model has to be accurate over extended periods of time. Motivated by the success of Transformers in sequence modeling tasks, we introduce IRIS, a data-efficient agent that learns in a world model composed of a discrete autoencoder and an autoregressive Transformer. With the equivalent of only two hours of gameplay in the Atari 100k benchmark, IRIS achieves a mean human normalized score of 1.046, and outperforms humans on 10 out of 26 games, setting a new state of the art for methods without lookahead search. To foster future research on Transformers and world models for sample-efficient reinforcement learning, we release our code and models at https://github.com/eloialonso/iris.


翻译:深层强化学习代理机构明显缺乏效率,严重限制了它们应用于现实世界的问题。最近,设计了许多基于模型的方法来解决这一问题,其中最突出的方法之一是以世界模型的想象力学习世界模型。然而,虽然与模拟环境的无限制互动听起来很吸引人,但世界模型必须长期准确。受变换者在序列建模任务中的成功推动,我们引入了IRIS,这是一个数据效率高的代理机构,在由离散自动编码器和自动递增变异器组成的世界模型中学习。在Atari 100k基准中,IRIS只实现了相当于两个小时的游戏游戏游戏,平均达到1.046分,在26场游戏中的10场中超越了人类,为不进行外观搜索的方法确定了新的艺术状态。为了促进未来对变换器和世界样本高效强化学习模型的研究,我们在https://github.com/ loialiononso/iris发布了我们的代码和模型。</s>

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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