論文の概要: Improper Learning with Gradient-based Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08201v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 14:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 14:45:20.829865
• Title: Improper Learning with Gradient-based Policy Optimization
• Title（参考訳）: 勾配に基づく政策最適化による不適切な学習
• Authors: Mohammadi Zaki, Avinash Mohan, Aditya Gopalan and Shie Mannor
• Abstract要約: 未知のマルコフ決定過程に対して学習者がmベースコントローラを与えられる不適切な強化学習設定を考える。 制御器の不適切な混合のクラス上で動作する勾配に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.50997487685586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider an improper reinforcement learning setting where the learner is given M base controllers for an unknown Markov Decision Process, and wishes to combine them optimally to produce a potentially new controller that can outperform each of the base ones. We propose a gradient-based approach that operates over a class of improper mixtures of the controllers. The value function of the mixture and its gradient may not be available in closed-form; however, we show that we can employ rollouts and simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA) for explicit gradient descent optimization. We derive convergence and convergence rate guarantees for the approach assuming access to a gradient oracle. Numerical results on a challenging constrained queueing task show that our improper policy optimization algorithm can stabilize the system even when each constituent policy at its disposal is unstable.
• Abstract（参考訳）: 我々は,未知のマルコフ決定プロセスに対して学習者がmベースコントローラを与えられる不適切な強化学習設定を検討し,それらを最適に組み合わせて,ベースコントローラよりも優れる可能性のある新しいコントローラを創りだそうとする。 制御器の不適切な混合のクラス上で動作する勾配に基づくアプローチを提案する。 混合値関数とその勾配はクローズド形式では利用できないかもしれないが, ロールアウトと同時摂動確率近似 (SPSA) を明示的な勾配降下最適化に用いることを示した。 勾配オラクルへのアクセスを仮定するアプローチに対して収束率と収束率の保証を導出する。 難解な制約付き待ち行列タスクの数値計算結果から,各構成ポリシーが不安定である場合でも,不適切なポリシー最適化アルゴリズムがシステム安定化が可能であることが示された。

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