論文の概要: Amortized Variational Deep Q Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01706v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 13:48:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 03:41:20.693575
• Title: Amortized Variational Deep Q Network
• Title（参考訳）: Amortized Variational Deep Q Network
• Authors: Haotian Zhang, Yuhao Wang, Jianyong Sun, Zongben Xu
• Abstract要約: 本稿では,ディープQネットワークにおける動作値関数の後方分布を近似する補正型変分推論フレームワークを提案する。 このアモータイズされたフレームワークは,既存の最先端手法よりも学習パラメータがかなり少ないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.12600565839504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient exploration is one of the most important issues in deep reinforcement learning. To address this issue, recent methods consider the value function parameters as random variables, and resort variational inference to approximate the posterior of the parameters. In this paper, we propose an amortized variational inference framework to approximate the posterior distribution of the action value function in Deep Q Network. We establish the equivalence between the loss of the new model and the amortized variational inference loss. We realize the balance of exploration and exploitation by assuming the posterior as Cauchy and Gaussian, respectively in a two-stage training process. We show that the amortized framework can results in significant less learning parameters than existing state-of-the-art method. Experimental results on classical control tasks in OpenAI Gym and chain Markov Decision Process tasks show that the proposed method performs significantly better than state-of-art methods and requires much less training time.
• Abstract（参考訳）: 効率的な探索は、深層強化学習において最も重要な問題の1つです。 この問題に対処するために、近年の手法では値関数パラメータをランダム変数とみなし、パラメータの後方を近似するために変分推論を用いる。 本稿では、ディープQネットワークにおける動作値関数の後方分布を近似するアモータイズされた変分推論フレームワークを提案する。 我々は,新しいモデルの損失と不定形変分推論損失との等価性を確立する。 我々は,2段階の訓練プロセスにおいて,後部をコーシー,ガウシアンと仮定することで,探索と搾取のバランスを実現する。 本稿では,amortizedフレームワークは,既存の最先端手法に比べて学習パラメータが大幅に低下することを示す。 OpenAI Gymと連鎖マルコフ決定プロセスにおける古典的制御タスクの実験結果から,提案手法は最先端の手法よりもはるかに優れた性能を示し,訓練時間をはるかに短縮することを示した。

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