論文の概要: A Lyapunov Theory for Finite-Sample Guarantees of Asynchronous Q-Learning and TD-Learning Variants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01567v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 15:48:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-03 19:01:51.122257
• Title: A Lyapunov Theory for Finite-Sample Guarantees of Asynchronous Q-Learning and TD-Learning Variants
• Title（参考訳）: 非同期Q-LearningとTD-Learningの有限サンプル保証に対するリアプノフ理論
• Authors: Zaiwei Chen, Siva Theja Maguluri, Sanjay Shakkottai, and Karthikeyan Shanmugam
• Abstract要約: 本稿では,値に基づく非同期強化学習(RL)アルゴリズムのクラスにおいて,有限サンプル収束を保証するための統一フレームワークを開発する。 我々は、Q$-learning、$n$-step TD、TD$(lambda)$、V-traceを含む非政治的なTDアルゴリズムなどのRLアルゴリズムに対して、有限サンプル平均二乗収束境界を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.65565099740316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper develops an unified framework to study finite-sample convergence guarantees of a large class of value-based asynchronous Reinforcement Learning (RL) algorithms. We do this by first reformulating the RL algorithms as Markovian Stochastic Approximation (SA) algorithms to solve fixed-point equations. We then develop a Lyapunov analysis and derive mean-square error bounds on the convergence of the Markovian SA. Based on this central result, we establish finite-sample mean-square convergence bounds for asynchronous RL algorithms such as $Q$-learning, $n$-step TD, TD$(\lambda)$, and off-policy TD algorithms including V-trace. As a by-product, by analyzing the performance bounds of the TD$(\lambda)$ (and $n$-step TD) algorithm for general $\lambda$ (and $n$), we demonstrate a bias-variance trade-off, i.e., efficiency of bootstrapping in RL. This was first posed as an open problem in [37].
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模な値ベース非同期強化学習(RL)アルゴリズムの有限サンプル収束を保証する統一フレームワークを開発する。 我々は、まずRLアルゴリズムをマルコフ確率近似(SA)アルゴリズムとして再構成し、不動点方程式を解く。 次に、Lyapunov解析を開発し、マルコフSAの収束に関する平均二乗誤差境界を導出する。 この中心的な結果に基づいて,$Q$-learning,$n$-step TD,TD$(\lambda)$,V-traceを含む非政治的なTDアルゴリズムなどの非同期RLアルゴリズムに対して,有限サンプル平均二乗収束境界を確立する。 副産物として、TD$(\lambda)$(および$n$-step TD)アルゴリズムの性能境界を一般の$\lambda$(および$n$)に対して解析することにより、RLにおけるブートストラップの効率というバイアス分散トレードオフを実証する。 これは[37]で最初にオープンな問題として提起された。

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