論文の概要: Steady State Analysis of Episodic Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06631v2
• Date: Wed, 13 Jan 2021 17:40:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 06:31:22.979240
• Title: Steady State Analysis of Episodic Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: エピソード強化学習の定常状態解析
• Authors: Huang Bojun
• Abstract要約: 本稿では,有限水平決定タスクのエピソード学習環境が,任意の行動方針の下で一意な定常状態を持つことを実証する。 エージェントの入力の限界分布は、本質的にすべてのエピソード学習過程における定常分布に収束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proves that the episodic learning environment of every finite-horizon decision task has a unique steady state under any behavior policy, and that the marginal distribution of the agent's input indeed converges to the steady-state distribution in essentially all episodic learning processes. This observation supports an interestingly reversed mindset against conventional wisdom: While the existence of unique steady states was often presumed in continual learning but considered less relevant in episodic learning, it turns out their existence is guaranteed for the latter. Based on this insight, the paper unifies episodic and continual RL around several important concepts that have been separately treated in these two RL formalisms. Practically, the existence of unique and approachable steady state enables a general way to collect data in episodic RL tasks, which the paper applies to policy gradient algorithms as a demonstration, based on a new steady-state policy gradient theorem. Finally, the paper also proposes and experimentally validates a perturbation method that facilitates rapid steady-state convergence in real-world RL tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,すべての有限ホライゾン決定課題の韻律学習環境が,任意の行動方針の下で一意な定常状態を持ち,エージェントの入力の限界分布が本質的にすべての韻律学習過程における定常分布に収束することを示す。 この観察は、伝統的な知恵に対する興味深い逆の考え方を支持している: 特異な定常状態の存在は、連続的な学習では想定されるが、エピソジックな学習では考慮されていない。 この知見に基づいて、本論文は、これらの2つのRL形式において別々に扱われたいくつかの重要な概念について、エピソード的および連続的なRLを統一する。 実際、一意かつ接近可能な定常状態の存在は、新しい定常状態のポリシー勾配定理に基づいて、ポリシー勾配アルゴリズムを実証として適用した、漸進的RLタスクにおけるデータ収集の一般的な方法を可能にする。 最後に,実世界のrlタスクにおける高速定常収束を容易にする摂動法を提案し,実験的に検証する。

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