論文の概要: Adaptive Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08537v2
- Date: Mon, 11 Oct 2021 03:30:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 07:16:24.734877
- Title: Adaptive Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation
- Title（参考訳）: 線形関数近似を用いた適応時間差学習
- Authors: Tao Sun, Han Shen, Tianyi Chen, Dongsheng Li
- Abstract要約: 本稿では,強化学習における政策評価タスクにおける時間差(TD)学習アルゴリズムを再検討する。
線形関数近似を用いたTD(0)学習アルゴリズムの確率収束適応型射影多様体を開発した。
いくつかの標準強化学習タスクにおいて,AdaTD(0)とAdaTD($lambda$)の性能を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.741034258674205
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper revisits the temporal difference (TD) learning algorithm for the
policy evaluation tasks in reinforcement learning. Typically, the performance
of TD(0) and TD($\lambda$) is very sensitive to the choice of stepsizes.
Oftentimes, TD(0) suffers from slow convergence. Motivated by the tight link
between the TD(0) learning algorithm and the stochastic gradient methods, we
develop a provably convergent adaptive projected variant of the TD(0) learning
algorithm with linear function approximation that we term AdaTD(0). In contrast
to the TD(0), AdaTD(0) is robust or less sensitive to the choice of stepsizes.
Analytically, we establish that to reach an $\epsilon$ accuracy, the number of
iterations needed is
$\tilde{O}(\epsilon^{-2}\ln^4\frac{1}{\epsilon}/\ln^4\frac{1}{\rho})$ in the
general case, where $\rho$ represents the speed of the underlying Markov chain
converges to the stationary distribution. This implies that the iteration
complexity of AdaTD(0) is no worse than that of TD(0) in the worst case. When
the stochastic semi-gradients are sparse, we provide theoretical acceleration
of AdaTD(0). Going beyond TD(0), we develop an adaptive variant of
TD($\lambda$), which is referred to as AdaTD($\lambda$). Empirically, we
evaluate the performance of AdaTD(0) and AdaTD($\lambda$) on several standard
reinforcement learning tasks, which demonstrate the effectiveness of our new
approaches.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,強化学習における政策評価タスクにおける時間差(TD)学習アルゴリズムを再検討する。
通常、TD(0) と TD($\lambda$) のパフォーマンスはステップサイズの選択に非常に敏感である。
しばしば、TD(0) は緩やかな収束に悩まされる。
本稿では,TD(0)学習アルゴリズムと確率勾配法との密接な関係を動機として,AdaTD(0)という線形関数近似を用いたTD(0)学習アルゴリズムの帰納的適応的射影変種を開発する。
TD(0) とは対照的に、AdaTD(0) は段数の選択に対して頑健であるか、あまり敏感でない。
解析学的に、$\epsilon$精度に達するためには、必要となる反復数は$\tilde{O}(\epsilon^{-2}\ln^4\frac{1}{\epsilon}/\ln^4\frac{1}{\rho})$である。
これは、最悪の場合、adatd(0) のイテレーションの複雑さが td(0) のそれよりも悪くはないことを意味する。
確率的半勾配がスパースであるとき、AdaTD(0) の理論的加速を与える。
TD(0)を超えて、AdaTD($\lambda$)と呼ばれるTD($\lambda$)の適応的な変種を開発する。
実験により,AdaTD(0)とAdaTD($\lambda$)の性能をいくつかの標準的な強化学習タスクで評価し,新しい手法の有効性を実証した。
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