論文の概要: Critic Regularized Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15134v3
• Date: Wed, 22 Sep 2021 20:12:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 20:47:40.834073
• Title: Critic Regularized Regression
• Title（参考訳）: 批判的正規化回帰
• Authors: Ziyu Wang, Alexander Novikov, Konrad Zolna, Jost Tobias Springenberg, Scott Reed, Bobak Shahriari, Noah Siegel, Josh Merel, Caglar Gulcehre, Nicolas Heess, Nando de Freitas
• Abstract要約: 批判正規化回帰(CRR)形式を用いてデータからポリシーを学習するための新しいオフラインRLアルゴリズムを提案する。 CRRは驚くほどよく動作し、高次元の状態と行動空間を持つタスクにスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.8487887738354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL), also known as batch RL, offers the prospect of policy optimization from large pre-recorded datasets without online environment interaction. It addresses challenges with regard to the cost of data collection and safety, both of which are particularly pertinent to real-world applications of RL. Unfortunately, most off-policy algorithms perform poorly when learning from a fixed dataset. In this paper, we propose a novel offline RL algorithm to learn policies from data using a form of critic-regularized regression (CRR). We find that CRR performs surprisingly well and scales to tasks with high-dimensional state and action spaces -- outperforming several state-of-the-art offline RL algorithms by a significant margin on a wide range of benchmark tasks.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)はバッチRLとしても知られ、オンライン環境の相互作用を伴わない大規模な事前記録データセットからポリシー最適化の見通しを提供する。 データ収集と安全性のコストに関する課題に対処するが、どちらも実世界のRLアプリケーションに特に関係している。 残念なことに、ほとんどのオフポリシーアルゴリズムは、固定データセットから学習するときに性能が悪い。 本稿では,批判正規化回帰(CRR)形式を用いてデータからポリシーを学習するオフラインRLアルゴリズムを提案する。 CRRは驚くほどよく動作し、高次元の状態と行動空間を持つタスクにスケールする。

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