論文の概要: BRPO: Batch Residual Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05522v2
• Date: Sun, 29 Mar 2020 00:45:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 22:11:54.583091
• Title: BRPO: Batch Residual Policy Optimization
• Title（参考訳）: brpo:バッチ残留ポリシー最適化
• Authors: Sungryull Sohn and Yinlam Chow and Jayden Ooi and Ofir Nachum and Honglak Lee and Ed Chi and Craig Boutilier
• Abstract要約: バッチ強化学習では、学習したポリシーが行動(データ生成)ポリシーに近いように制約されることがよくある。 本稿では,学習方針の逸脱が国家の行動に依存した残留政策を提案する。 我々は,ポリシーと許容偏差の両方を学習し,政策性能の低い境界を共同で最大化する新しいRL法BRPOを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.53696635382592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In batch reinforcement learning (RL), one often constrains a learned policy to be close to the behavior (data-generating) policy, e.g., by constraining the learned action distribution to differ from the behavior policy by some maximum degree that is the same at each state. This can cause batch RL to be overly conservative, unable to exploit large policy changes at frequently-visited, high-confidence states without risking poor performance at sparsely-visited states. To remedy this, we propose residual policies, where the allowable deviation of the learned policy is state-action-dependent. We derive a new for RL method, BRPO, which learns both the policy and allowable deviation that jointly maximize a lower bound on policy performance. We show that BRPO achieves the state-of-the-art performance in a number of tasks.
• Abstract（参考訳）: バッチ強化学習(rl)では、学習された行動分布を、各状態において同じ最大度で行動方針と異なるように制限することにより、学習した政策が行動(データ生成)ポリシーに近いものに制限されることがしばしばある。 これにより、バッチRLは過度に保守的になり、頻繁に訪問された高信頼状態において大きなポリシー変更を利用できなくなる。 そこで,本稿では,学習方針の許容偏差が状態行動に依存した残余政策を提案する。 我々は,ポリシーと許容偏差の両方を学習し,政策性能の低い境界を共同で最大化する新しいRL法BRPOを導出する。 BRPOは様々なタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成することを示す。

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