論文の概要: Deep Reinforcement Learning with Weighted Q-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09280v3
• Date: Mon, 13 Jun 2022 12:45:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 21:50:00.516830
• Title: Deep Reinforcement Learning with Weighted Q-Learning
• Title（参考訳）: 重み付きQ-Learningによる深層強化学習
• Authors: Andrea Cini, Carlo D'Eramo, Jan Peters, Cesare Alippi
• Abstract要約: Q-learningに基づく強化学習アルゴリズムは、複雑な問題の解決に向けて、Deep Reinforcement Learning (DRL)研究を推進している。 Q-Learningは、期待値の雑音の最大過度推定を用いて学習するため、正の偏りがあることが知られている。 提案手法は, 提案手法により, バイアスw.r.t.関連ベースラインを減らし, その優位性を示す実証的な証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.823659028488876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning algorithms based on Q-learning are driving Deep Reinforcement Learning (DRL) research towards solving complex problems and achieving super-human performance on many of them. Nevertheless, Q-Learning is known to be positively biased since it learns by using the maximum over noisy estimates of expected values. Systematic overestimation of the action values coupled with the inherently high variance of DRL methods can lead to incrementally accumulate errors, causing learning algorithms to diverge. Ideally, we would like DRL agents to take into account their own uncertainty about the optimality of each action, and be able to exploit it to make more informed estimations of the expected return. In this regard, Weighted Q-Learning (WQL) effectively reduces bias and shows remarkable results in stochastic environments. WQL uses a weighted sum of the estimated action values, where the weights correspond to the probability of each action value being the maximum; however, the computation of these probabilities is only practical in the tabular setting. In this work, we provide methodological advances to benefit from the WQL properties in DRL, by using neural networks trained with Dropout as an effective approximation of deep Gaussian processes. In particular, we adopt the Concrete Dropout variant to obtain calibrated estimates of epistemic uncertainty in DRL. The estimator, then, is obtained by taking several stochastic forward passes through the action-value network and computing the weights in a Monte Carlo fashion. Such weights are Bayesian estimates of the probability of each action value corresponding to the maximum w.r.t. a posterior probability distribution estimated by Dropout. We show how our novel Deep Weighted Q-Learning algorithm reduces the bias w.r.t. relevant baselines and provides empirical evidence of its advantages on representative benchmarks.
• Abstract（参考訳）: Q-learningに基づく強化学習アルゴリズムは、複雑な問題の解決と超人的パフォーマンスの実現に向けて、Deep Reinforcement Learning (DRL)研究を推進している。 にもかかわらず、Q-Learningは期待値の雑音の最大過度推定を用いて学習するため、正のバイアスを受けることが知られている。 動作値の体系的過大評価とDRL法の本質的に高い分散は、漸進的にエラーを蓄積させ、学習アルゴリズムのばらつきを引き起こす。 理想的には、DRLエージェントがそれぞれのアクションの最適性について不確実性を考慮し、それを利用して期待されるリターンのより詳細な推定を行えるようにしたい。 この点において、Weighted Q-Learning(WQL)はバイアスを効果的に低減し、確率的環境において顕著な結果を示す。 WQLは推定された作用値の重み付け和を使用し、重み付けは各作用値の最大値の確率に対応するが、これらの確率の計算は表の設定でのみ実用的である。 本研究では,ディープガウス過程の効果的な近似として,ドロップアウトで訓練されたニューラルネットワークを用いて,drlのwql特性の恩恵を受けるための方法論的進歩を提案する。 特に, DRLにおける上皮性不確かさのキャリブレーション値を求めるために, コンクリートドロップアウト変種を採用する。 推定器は、いくつかの確率的前方通過をアクション値ネットワークを通過し、モンテカルロ方式で重みを計算することによって得られる。 そのような重みは、ドロップアウトによって推定される後方確率分布の最大 w.r.t. に対応する各アクション値の確率のベイズ推定である。 そこで本研究では, 重み付きq-learningアルゴリズムを用いて, バイアスw.r.t.のベースラインを低減し, そのアドバンテージを代表ベンチマークで実証的に証明する。

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