論文の概要: Inferential Induction: A Novel Framework for Bayesian Reinforcement
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03098v2
- Date: Wed, 1 Jul 2020 19:16:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 22:20:34.457061
- Title: Inferential Induction: A Novel Framework for Bayesian Reinforcement
Learning
- Title（参考訳）: inferential induction: ベイズ強化学習のための新しい枠組み
- Authors: Hannes Eriksson and Emilio Jorge and Christos Dimitrakakis and
Debabrota Basu and Divya Grover
- Abstract要約: 本稿では,データから値関数分布を正確に推定する新しいフレームワークInferential Injectionについて述べる。
本研究では,提案アルゴリズムが技術状況に対して競争力があることを実験的に実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.16852156844376
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bayesian reinforcement learning (BRL) offers a decision-theoretic solution
for reinforcement learning. While "model-based" BRL algorithms have focused
either on maintaining a posterior distribution on models or value functions and
combining this with approximate dynamic programming or tree search, previous
Bayesian "model-free" value function distribution approaches implicitly make
strong assumptions or approximations. We describe a novel Bayesian framework,
Inferential Induction, for correctly inferring value function distributions
from data, which leads to the development of a new class of BRL algorithms. We
design an algorithm, Bayesian Backwards Induction, with this framework. We
experimentally demonstrate that the proposed algorithm is competitive with
respect to the state of the art.
- Abstract（参考訳）: bayesian reinforcement learning (brl) は強化学習のための決定論的ソリューションを提供する。
モデルベース」なBRLアルゴリズムは、モデルや値関数の後方分布を維持し、これを近似動的プログラミングや木探索と組み合わせることに集中しているが、以前のベイズ的「モデルフリー」な値関数分布アプローチは暗黙的に強い仮定や近似を行う。
本稿では,データから値関数分布を正しく推測し,brlアルゴリズムの新たなクラスの開発に繋がる新しいベイズ的枠組みである推論帰納法について述べる。
我々はベイズ逆帰納法というアルゴリズムをこの枠組みで設計する。
本研究では,提案アルゴリズムが技術状況に対して競合することを示す。
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