ARCLE：用于强化学习的抽象与推理语料库学习环境
人工智能
2024-07-31 v1 机器学习
摘要
本文介绍了 ARCLE，一个旨在促进在抽象与推理语料库 (ARC) 上进行强化学习研究的环境。用强化学习来解决这个归纳推理基准测试面临着这些挑战：巨大的动作空间、难以达到的目标以及任务的多样性。我们证明，一个采用近端策略优化的智能体可以通过 ARCLE 学习单个任务。采用非因子化策略和辅助损失带来了性能提升，有效缓解了与动作空间和目标达成相关的问题。基于这些见解，我们提出了使用 ARCLE 的几个研究方向和动机，包括 MAML、GFlowNets 和世界模型。
引用
@article{arxiv.2407.20806,
title = {ARCLE: The Abstraction and Reasoning Corpus Learning Environment for Reinforcement Learning},
author = {Hosung Lee and Sejin Kim and Seungpil Lee and Sanha Hwang and Jihwan Lee and Byung-Jun Lee and Sundong Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.20806},
year = {2024}
}
备注
Accepted by CoLLAs 2024, Project page: https://github.com/confeitoHS/arcle