論文の概要: A Study of Policy Gradient on a Class of Exactly Solvable Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01859v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 17:27:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 06:14:32.700579
• Title: A Study of Policy Gradient on a Class of Exactly Solvable Models
• Title（参考訳）: 完全可解モデルクラスにおける政策勾配に関する研究
• Authors: Gavin McCracken, Colin Daniels, Rosie Zhao, Anna Brandenberger, Prakash Panangaden, Doina Precup
• Abstract要約: 我々は、厳密な解決可能なPOMDPの特別なクラスに対して、ポリシーパラメータの進化を連続状態マルコフ連鎖として検討する。 我々のアプローチはランダムウォーク理論、特にアフィンワイル群に大きく依存している。 我々は,政策勾配の確率収束を,値関数の局所的最大値に対して解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.90565839381652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Policy gradient methods are extensively used in reinforcement learning as a way to optimize expected return. In this paper, we explore the evolution of the policy parameters, for a special class of exactly solvable POMDPs, as a continuous-state Markov chain, whose transition probabilities are determined by the gradient of the distribution of the policy's value. Our approach relies heavily on random walk theory, specifically on affine Weyl groups. We construct a class of novel partially observable environments with controllable exploration difficulty, in which the value distribution, and hence the policy parameter evolution, can be derived analytically. Using these environments, we analyze the probabilistic convergence of policy gradient to different local maxima of the value function. To our knowledge, this is the first approach developed to analytically compute the landscape of policy gradient in POMDPs for a class of such environments, leading to interesting insights into the difficulty of this problem.
• Abstract（参考訳）: 政策勾配法は、予測リターンを最適化する方法として強化学習に広く用いられている。 本稿では, ポリシーパラメータの変遷を, 完全可解な pomdp の特殊クラスに対して, 遷移確率が方針値の分布の勾配によって決定される連続状態マルコフ連鎖として検討する。 我々のアプローチはランダムウォーク理論、特にアフィンワイル群に大きく依存している。 本研究では,制御可能な探索難易度を有する新しい部分観測可能環境のクラスを構築し,値分布,すなわち政策パラメータの進化を解析的に導出する。 これらの環境を用いて,値関数の局所的最大値に対する政策勾配の確率収束を解析する。 我々の知る限り、このような環境のクラスに対するPOMDPの政策勾配の景観を解析的に計算するために開発された最初のアプローチであり、この問題の難しさに関する興味深い洞察をもたらす。

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