論文の概要: Control as Hybrid Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05838v1
• Date: Sat, 11 Jul 2020 19:44:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 12:51:01.369123
• Title: Control as Hybrid Inference
• Title（参考訳）: ハイブリッド推論としての制御
• Authors: Alexander Tschantz, Beren Millidge, Anil K. Seth, Christopher L. Buckley
• Abstract要約: 本稿では、反復推論と償却推論のバランスを自然に仲介するCHIの実装について述べる。 連続的な制御ベンチマークでアルゴリズムのスケーラビリティを検証し、強力なモデルフリーおよびモデルベースラインを上回る性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of reinforcement learning can be split into model-based and model-free methods. Here, we unify these approaches by casting model-free policy optimisation as amortised variational inference, and model-based planning as iterative variational inference, within a `control as hybrid inference' (CHI) framework. We present an implementation of CHI which naturally mediates the balance between iterative and amortised inference. Using a didactic experiment, we demonstrate that the proposed algorithm operates in a model-based manner at the onset of learning, before converging to a model-free algorithm once sufficient data have been collected. We verify the scalability of our algorithm on a continuous control benchmark, demonstrating that it outperforms strong model-free and model-based baselines. CHI thus provides a principled framework for harnessing the sample efficiency of model-based planning while retaining the asymptotic performance of model-free policy optimisation.
• Abstract（参考訳）: 強化学習の分野はモデルベースとモデルフリーに分けることができる。 本稿では,モデルフリー政策最適化を償却された変分推論として,モデルベース計画を反復的変分推論として,'ハイブリッド推論としての制御' (CHI) フレームワーク内で,これらアプローチを統一する。 本稿では,反復推論と償却推論のバランスを自然に仲介するchiの実装を提案する。 ディダクティックな実験を用いて,本アルゴリズムが学習開始時にモデルベースで動作し,十分なデータが収集された後にモデルフリーのアルゴリズムに収束することを示す。 連続的な制御ベンチマークでアルゴリズムのスケーラビリティを検証し、強力なモデルフリーおよびモデルベースラインを上回る性能を示す。 CHIは、モデルフリー政策最適化の漸近的性能を維持しつつ、モデルベース計画のサンプル効率を活用するための原則化されたフレームワークを提供する。

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