論文の概要: Learning Value Functions in Deep Policy Gradients using Residual Variance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04440v3
• Date: Mon, 15 Mar 2021 18:51:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 04:04:12.653785
• Title: Learning Value Functions in Deep Policy Gradients using Residual Variance
• Title（参考訳）: 残留分散を用いた深部ポリシー勾配の学習値関数
• Authors: Yannis Flet-Berliac, Reda Ouhamma, Odalric-Ambrym Maillard, Philippe Preux
• Abstract要約: ポリシー勾配アルゴリズムは、多様な意思決定と制御タスクで成功している。 従来のアクター批判アルゴリズムは真値関数の適合には成功しない。 我々は、その平均値に対して状態の値を学ぶ新しい状態値関数近似(resp. state-action-value)を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.414430270991005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Policy gradient algorithms have proven to be successful in diverse decision making and control tasks. However, these methods suffer from high sample complexity and instability issues. In this paper, we address these challenges by providing a different approach for training the critic in the actor-critic framework. Our work builds on recent studies indicating that traditional actor-critic algorithms do not succeed in fitting the true value function, calling for the need to identify a better objective for the critic. In our method, the critic uses a new state-value (resp. state-action-value) function approximation that learns the value of the states (resp. state-action pairs) relative to their mean value rather than the absolute value as in conventional actor-critic. We prove the theoretical consistency of the new gradient estimator and observe dramatic empirical improvement across a variety of continuous control tasks and algorithms. Furthermore, we validate our method in tasks with sparse rewards, where we provide experimental evidence and theoretical insights.
• Abstract（参考訳）: ポリシー勾配アルゴリズムは多様な意思決定と制御タスクで成功している。 しかし、これらの手法は高いサンプルの複雑さと不安定な問題に苦しむ。 本稿では,アクター-批判的枠組みにおいて,批判者を訓練するための異なるアプローチを提供することにより,これらの課題に対処する。 我々の研究は、従来のアクター批判アルゴリズムが真の価値関数に適合しないことを示す最近の研究に基づいており、批判者にとってより良い目的を特定する必要性を訴えている。 本手法では,従来のアクター-クリティックのように絶対値ではなく,平均値に対して状態(状態-アクションペア)の値を学ぶ新しい状態値(状態-アクション-バリュー)関数近似を用いる。 我々は,新しい勾配推定器の理論的一貫性を証明し,様々な連続制御タスクとアルゴリズムにわたる劇的な経験的改善を観察する。 さらに,提案手法を小額な報酬を伴うタスクで検証し,実験的なエビデンスと理論的洞察を提供する。

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