論文の概要: Harnessing Distribution Ratio Estimators for Learning Agents with Quality and Diversity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02614v1
• Date: Thu, 5 Nov 2020 02:02:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 11:31:39.395020
• Title: Harnessing Distribution Ratio Estimators for Learning Agents with Quality and Diversity
• Title（参考訳）: 品質と多様性を考慮した学習エージェントのハーネス分布比推定器
• Authors: Tanmay Gangwani, Jian Peng, Yuan Zhou
• Abstract要約: QD(Quality-Diversity)は神経進化(Neuroevolution)の概念であり、強化学習(Reinforcement Learning)にいくつかの興味深い応用がある。 我々は、最近のカーネルベースのQDポリシーアンサンブルを、スタイン変分勾配勾配で学習する手法に基づいて構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.456737935789103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quality-Diversity (QD) is a concept from Neuroevolution with some intriguing applications to Reinforcement Learning. It facilitates learning a population of agents where each member is optimized to simultaneously accumulate high task-returns and exhibit behavioral diversity compared to other members. In this paper, we build on a recent kernel-based method for training a QD policy ensemble with Stein variational gradient descent. With kernels based on $f$-divergence between the stationary distributions of policies, we convert the problem to that of efficient estimation of the ratio of these stationary distributions. We then study various distribution ratio estimators used previously for off-policy evaluation and imitation and re-purpose them to compute the gradients for policies in an ensemble such that the resultant population is diverse and of high-quality.
• Abstract（参考訳）: 品質多様性(QD)は神経進化のコンセプトであり、強化学習へのいくつかの興味深い応用がある。 各メンバーが同時にタスク・リターンを蓄積し、他のメンバーと比べて行動の多様性を示すように最適化されたエージェントの集団の学習を容易にする。 本稿では,スタイン変分勾配勾配をもつqdポリシーアンサンブルを訓練するためのカーネルベース手法を提案する。 ポリシーの定常分布間の$f$-divergenceに基づくカーネルでは、この問題をこれらの定常分布の比率の効率的な推定に変換する。 そこで,前回,オフ・ポリシー評価・模倣に用いた分布比推定器について検討し,その結果の個体群が多様で品質の高いアンサンブルにおいて,政策の勾配を計算するために再利用した。

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