Fugu-MT 論文翻訳(概要): Preventing Value Function Collapse in Ensemble {Q}-Learning by Maximizing Representation Diversity

論文の概要: Preventing Value Function Collapse in Ensemble {Q}-Learning by Maximizing Representation Diversity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13823v3
Date: Fri, 21 Jan 2022 06:14:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-17 09:07:10.145909
Title: Preventing Value Function Collapse in Ensemble {Q}-Learning by Maximizing Representation Diversity
Title（参考訳）: 表現多様性の最大化によるアンサンブル「q」学習における価値関数崩壊の防止
Authors: Hassam Ullah Sheikh, Ladislau B\"ol\"oni
Abstract要約: MaxminとEnsemble Q-learningアルゴリズムは、過大評価バイアスを減らすために、学習者のアンサンブルが提供する異なる推定値を使用している。残念ながら、これらの学習者はパラメトリックまたは表現空間において同じ点に収束し、古典的な単一ニューラルネットワークDQNに戻ることができる。経済理論とコンセンサス最適化から着想を得た5つの正規化関数を提案し,比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The classic DQN algorithm is limited by the overestimation bias of the learned Q-function. Subsequent algorithms have proposed techniques to reduce this problem, without fully eliminating it. Recently, the Maxmin and Ensemble Q-learning algorithms have used different estimates provided by the ensembles of learners to reduce the overestimation bias. Unfortunately, these learners can converge to the same point in the parametric or representation space, falling back to the classic single neural network DQN. In this paper, we describe a regularization technique to maximize ensemble diversity in these algorithms. We propose and compare five regularization functions inspired from economics theory and consensus optimization. We show that the regularized approach significantly outperforms the Maxmin and Ensemble Q-learning algorithms as well as non-ensemble baselines.
Abstract（参考訳）: 古典的DQNアルゴリズムは、学習されたQ-関数の過大評価バイアスによって制限される。その後のアルゴリズムは、それを完全に排除することなく、この問題を軽減する手法を提案している。近年、MaxminとEnsemble Q-learningアルゴリズムは、学習者のアンサンブルから得られる様々な推定値を用いて過大評価バイアスを低減している。残念ながら、これらの学習者はパラメトリックまたは表現空間の同じ点に収束し、古典的なニューラルネットワークdqnに戻ることができる。本稿では,これらのアルゴリズムにおけるアンサンブル多様性を最大化する正規化手法について述べる。経済理論とコンセンサス最適化から着想を得た5つの正規化関数を提案し,比較する。正規化アプローチは,非センスベースラインと同様に,maxminやアンサンブルのq-learningアルゴリズムを大きく上回っている。

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