論文の概要: Online Meta-Critic Learning for Off-Policy Actor-Critic Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05334v2
• Date: Mon, 2 Nov 2020 04:53:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 13:47:52.848704
• Title: Online Meta-Critic Learning for Off-Policy Actor-Critic Methods
• Title（参考訳）: オフポリシーアクタ-クリティック手法のためのオンラインメタクリティック学習
• Authors: Wei Zhou, Yiying Li, Yongxin Yang, Huaimin Wang, Timothy M. Hospedales
• Abstract要約: Off-Policy Actor-Critic (Off-PAC)法は、様々な連続制御タスクで成功している。 本稿では,学習過程を観察し,アクターにさらなる損失を与える新しい,フレキシブルなメタクリティカルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.98781730288897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Off-Policy Actor-Critic (Off-PAC) methods have proven successful in a variety of continuous control tasks. Normally, the critic's action-value function is updated using temporal-difference, and the critic in turn provides a loss for the actor that trains it to take actions with higher expected return. In this paper, we introduce a novel and flexible meta-critic that observes the learning process and meta-learns an additional loss for the actor that accelerates and improves actor-critic learning. Compared to the vanilla critic, the meta-critic network is explicitly trained to accelerate the learning process; and compared to existing meta-learning algorithms, meta-critic is rapidly learned online for a single task, rather than slowly over a family of tasks. Crucially, our meta-critic framework is designed for off-policy based learners, which currently provide state-of-the-art reinforcement learning sample efficiency. We demonstrate that online meta-critic learning leads to improvements in avariety of continuous control environments when combined with contemporary Off-PAC methods DDPG, TD3 and the state-of-the-art SAC.
• Abstract（参考訳）: Off-Policy Actor-Critic (Off-PAC)法は、様々な連続制御タスクで成功している。 通常、批評家の行動価値関数は時間差を用いて更新され、批評家は、より期待されたリターンで行動を取るように訓練するアクターに損失を与える。 本稿では、学習過程を観察し、アクターにさらなる損失を与え、アクター批判学習を加速し改善する新規で柔軟なメタクリティカルを導入する。 バニラ批判と比較すると、メタ批判ネットワークは学習プロセスを加速するために明示的に訓練されており、既存のメタ学習アルゴリズムと比較して、メタ批判はタスクのファミリーをゆっくりと越えるのではなく、単一のタスクに対してオンラインで急速に学習される。 私たちのメタ批判フレームワークは、現在最先端の強化学習サンプル効率を提供するオフ・ポリティクスベースの学習者向けに設計されています。 オンラインメタクリティカル学習は, DDPG, TD3, 最先端SACと組み合わせることで, 連続制御環境の多様性の向上につながることを示す。

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