Nous voulons développer des algorithmes d'apprentissage par renforcement qui permettent à l'agent apprenant d'obtenir une décomposition structurée de son comportement. L’apprentissage par renforcement hiérarchique fournit un mécanisme permettant de le faire en modularisant explicitement la politique en deux composants: un ensemble de sous-politiques de bas niveau (ou primitives) et une politique principale de haut niveau permettant de coordonner les primitives. Alors que les primitives ne doivent se spécialiser que dans une partie de l'espace d'états, la stratégie principale doit se spécialiser dans tout l'espace d'états, car elle décide du moment d'activer les primitives. Cela introduit un ``goulot d'étranglement'' dans lequel le succès de l'agent dépend du succès de la stratégie principale, ce qui en fait un point d'échec unique.
Nous proposons de supprimer cette limitation en utilisant un nouveau mécanisme selon lequel les sous-politiques peuvent décider elles-mêmes dans quelle partie de l'état elles souhaitent agir. Cette prise de décision décentralisée supprime la nécessité d’une politique principale paramétrée. Nous utilisons ce mécanisme pour former une politique composée d'un ensemble de primitives, mais ne nécessitant pas de stratégie principale pour choisir entre les primitives. Nous démontrons de manière expérimentale que cette architecture de politique améliore les politiques à la fois plates et hiérarchiques en termes de généralisation. Ce travail a été soumis à la conférence NeurIPS 2019 sous la forme d’un document intitulé Apprentissage d’un ensemble concurrentiel de primitives à contraintes d’informations.
Dans le premier chapitre, j'introduis des informations de base sur l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par renforcement hiérarchique, les goulots d’étranglement d’information, la compositionnalité et les réseaux de modules neuronaux, et explique en quoi le travail proposé au chapitre deux est lié à ces idées. Le chapitre deux décrit l’idée de former un ensemble de primitives. Je conclus ma thèse en discutant de quelques axes de recherche futurs pour les travaux décrits au chapitre deux.We want to develop reinforcement learning algorithms that enable the learning agent to obtain a structured decomposition of its behavior. Hierarchical Reinforcement Learning provides a mechanism for doing this by explicitly modularising the policy into two components --- a set of low-level sub-policies (or primitives) and a high-level master policy to coordinate between the primitives. While the primitives have to specialize to only a part of the state space, the master policy has to specialize to the entire state space as it decides when to activate which primitives. This introduces a ``bottleneck'' where the success of the agent depends on the success of the master policy, thereby making it a single point of failure.
We propose to do away with this limitation by using a new mechanism where the sub-policies can decide for themselves in which part of the state they want to act. This decentralized decision making does away with the need for a parameterized master policy. We use this mechanism to train a policy that is composed of an ensemble of primitives but one that does not require a master policy to choose between the primitives. We experimentally demonstrate that this policy architecture improves over both flat and hierarchical policies in the terms of generalization. This work is under review at the NeurIPS 2019 Conference as a paper titled Learning Competitive Ensemble of Information-Constrained Primitives.
In Chapter One, I provide a background to Reinforcement Learning, Hierarchical Reinforcement Learning, Information Bottleneck, Compositionality, and Neural Module Networks and discuss how the proposed work in Chapter Two relates to these ideas. Chapter Two describes the idea of training an ensemble of primitives. I conclude the thesis by discussing some future research directions for the work described in Chapter Two
