論文の概要: Risk-Sensitive Deep RL: Variance-Constrained Actor-Critic Provably Finds Globally Optimal Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14098v2
• Date: Sun, 17 Sep 2023 01:47:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 02:30:07.433410
• Title: Risk-Sensitive Deep RL: Variance-Constrained Actor-Critic Provably Finds Globally Optimal Policy
• Title（参考訳）: リスクに敏感なdeep rl: 分散制約されたアクター-クリティックはグローバルに最適なポリシーを見つける
• Authors: Han Zhong, Xun Deng, Ethan X. Fang, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang, Runze Li
• Abstract要約: 本研究は,リスクに敏感な深層強化学習を,分散リスク基準による平均報酬条件下で研究する試みである。 本稿では,ポリシー,ラグランジュ乗算器,フェンシェル双対変数を反復的かつ効率的に更新するアクタ批判アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.98698822755227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While deep reinforcement learning has achieved tremendous successes in various applications, most existing works only focus on maximizing the expected value of total return and thus ignore its inherent stochasticity. Such stochasticity is also known as the aleatoric uncertainty and is closely related to the notion of risk. In this work, we make the first attempt to study risk-sensitive deep reinforcement learning under the average reward setting with the variance risk criteria. In particular, we focus on a variance-constrained policy optimization problem where the goal is to find a policy that maximizes the expected value of the long-run average reward, subject to a constraint that the long-run variance of the average reward is upper bounded by a threshold. Utilizing Lagrangian and Fenchel dualities, we transform the original problem into an unconstrained saddle-point policy optimization problem, and propose an actor-critic algorithm that iteratively and efficiently updates the policy, the Lagrange multiplier, and the Fenchel dual variable. When both the value and policy functions are represented by multi-layer overparameterized neural networks, we prove that our actor-critic algorithm generates a sequence of policies that finds a globally optimal policy at a sublinear rate. Further, We provide numerical studies of the proposed method using two real datasets to back up the theoretical results.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習は様々なアプリケーションで大きな成功を収めてきたが、既存の作品の多くは、総リターンの期待値の最大化にのみ焦点を合わせ、本質的な確率性を無視している。 このような確率性はアレエータ的不確実性としても知られ、リスクの概念と密接に関連している。 本研究では,分散リスク基準を用いて平均報酬設定下で,リスクに敏感な深層強化学習を初めて研究する。 特に,長期平均報酬の期待値を最大化する政策を,平均報酬の長期分散がしきい値に上限づけられているという制約を条件として,目標とする分散制約付き政策最適化問題に焦点をあてる。 ラグランジアンとフェンシェルの双対性を利用して、元の問題を制約のないサドルポイントポリシー最適化問題に変換し、ポリシー、ラグランジュ乗算器、フェンシェル双対変数を反復的かつ効率的に更新するアクタ批判アルゴリズムを提案する。 値関数とポリシ関数が多層オーバーパラメータ化ニューラルネットワークで表される場合、アクター・クリティカルなアルゴリズムは、サブ線形レートでグローバルに最適なポリシを求める一連のポリシーを生成することを証明します。 さらに,提案手法を2つの実データを用いて数値的に検討し,理論結果を裏付ける。

関連論文リスト

• Model-Based Epistemic Variance of Values for Risk-Aware Policy Optimization [63.32053223422317]
  モデルベース強化学習における累積報酬に対する不確実性を定量化する問題を考察する。 特に、MDP上の分布によって誘導される値の分散を特徴付けることに焦点をあてる。 我々は、解が値の真後分散に収束する新しい不確実性ベルマン方程式(UBE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T15:55:58Z)
• Probabilistic Reach-Avoid for Bayesian Neural Networks [71.67052234622781]
  最適合成アルゴリズムは、証明された状態の数を4倍以上に増やすことができることを示す。 このアルゴリズムは、平均的な到達回避確率を3倍以上に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T10:52:21Z)
• Importance-Weighted Offline Learning Done Right [16.4989952150404]
  文脈的帯域幅問題におけるオフラインポリシー最適化の問題について検討する。 目標は、準最適行動ポリシーによって収集された決定データのデータセットに基づいて、ほぼ最適ポリシーを学ぶことである。 我々は、citet2015の「単純探索」推定に基づく単純な代替手法が、過去の全ての結果よりもほぼ全ての可能な条件で優れた性能保証を与えることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T16:42:10Z)
• Provable Offline Preference-Based Reinforcement Learning [95.00042541409901]
  本研究では,PbRL(Preference-based Reinforcement Learning)の問題について,人間のフィードバックを用いて検討する。 我々は、報酬が軌道全体にわたって定義できる一般的な報酬設定について考察する。 我々は, 軌道毎の集中性によって上界に拘束できる新しい単極集中係数を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T07:11:26Z)
• A Risk-Sensitive Approach to Policy Optimization [21.684251937825234]
  標準深層強化学習(DRL)は、政策の定式化における収集経験を均等に考慮し、期待される報酬を最大化することを目的としている。 そこで本研究では,フルエピソード報酬の分布の累積分布関数 (CDF) で規定されるリスク感性目標を最適化する,より直接的なアプローチを提案する。 エージェントの動作が不十分なシナリオを強調する中程度の「悲観的」リスクプロファイルの使用が,探索の強化と,障害への継続的な対処に繋がることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T00:55:05Z)
• Policy Mirror Descent for Regularized Reinforcement Learning: A Generalized Framework with Linear Convergence [60.20076757208645]
  本稿では,正規化RLを解くためのGPMDアルゴリズムを提案する。 我々は,このアルゴリズムが次元自由な方法で,全範囲の学習率に線形に収束することを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-24T02:21:34Z)
• On the Convergence and Optimality of Policy Gradient for Markov Coherent Risk [32.97618081988295]
  本稿では,学習方針の準最適性に厳密な上限を与え,その目的の非線形性とリスク回避の度合いへの依存性を特徴付ける。 従来の制限を克服するために, 状態分布の重み付けを用いたPGの実践的実装を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T04:11:09Z)
• CRPO: A New Approach for Safe Reinforcement Learning with Convergence Guarantee [61.176159046544946]
  安全強化学習(SRL)問題では、エージェントは期待される全報酬を最大化し、一定の制約の違反を避けるために環境を探索する。 これは、大域的最適ポリシーを持つSRLアルゴリズムの最初の分析である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-11T16:05:14Z)
• Variational Policy Gradient Method for Reinforcement Learning with General Utilities [38.54243339632217]
  近年,累積報酬の合計を超える総合目標を持つ強化学習システムが注目を集めている。 本稿では,一般的な凹凸ユーティリティ関数を対象とする決定問題におけるポリシーについて考察する。 汎用性を持つRLの新しい変分ポリシー勾配定理を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-04T17:51:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。