論文の概要: Derivative-Free Reinforcement Learning: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05710v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 19:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 14:24:51.301263
• Title: Derivative-Free Reinforcement Learning: A Review
• Title（参考訳）: Derivative-Free Reinforcement Learning: レビュー
• Authors: Hong Qian and Yang Yu
• Abstract要約: 強化学習とは、未知の環境で最高のシーケンシャルな決定を行うエージェントモデルを学習することである。 一方、微分自由最適化は洗練された問題を解くことができる。 本稿では, パラメータ更新, モデル選択, 探索, 並列/分散手法などの側面において, 微分自由強化学習の手法を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.568151821073952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning is about learning agent models that make the best sequential decisions in unknown environments. In an unknown environment, the agent needs to explore the environment while exploiting the collected information, which usually forms a sophisticated problem to solve. Derivative-free optimization, meanwhile, is capable of solving sophisticated problems. It commonly uses a sampling-and-updating framework to iteratively improve the solution, where exploration and exploitation are also needed to be well balanced. Therefore, derivative-free optimization deals with a similar core issue as reinforcement learning, and has been introduced in reinforcement learning approaches, under the names of learning classifier systems and neuroevolution/evolutionary reinforcement learning. Although such methods have been developed for decades, recently, derivative-free reinforcement learning exhibits attracting increasing attention. However, recent survey on this topic is still lacking. In this article, we summarize methods of derivative-free reinforcement learning to date, and organize the methods in aspects including parameter updating, model selection, exploration, and parallel/distributed methods. Moreover, we discuss some current limitations and possible future directions, hoping that this article could bring more attentions to this topic and serve as a catalyst for developing novel and efficient approaches.
• Abstract（参考訳）: 強化学習とは、未知の環境で最良の連続的な決定を行うエージェントモデルを学ぶことです。 未知の環境では、エージェントは収集された情報を悪用しながら環境を探索する必要があります。 一方、デリバティブフリー最適化は高度な問題を解決することができる。 一般的にはサンプリング・アンド・アップディングのフレームワークを使用して、ソリューションを反復的に改善する。 したがって、デリバティブフリー最適化は強化学習と似た核となる問題に対処し、学習分類システムと神経進化/進化強化学習の名で強化学習アプローチに導入されている。 このような手法は数十年にわたって開発されてきたが、近年ではデリバティブフリーの強化学習が注目を集めている。 しかし、このトピックに関する最近の調査はまだ欠けています。 本稿では, パラメータ更新, モデル選択, 探索, 並列/分散手法などの側面において, 微分自由強化学習の手法を整理し, 手法を整理する。 さらに,現在の限界と今後の方向性についても論じるとともに,本論文がより注目され,新規かつ効率的なアプローチを開発する上での触媒となることを期待する。

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