論文の概要: Efficient Reinforcement Learning in Resource Allocation Problems Through Permutation Invariant Multi-task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09361v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 14:13:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-20 04:53:29.903908
• Title: Efficient Reinforcement Learning in Resource Allocation Problems Through Permutation Invariant Multi-task Learning
• Title（参考訳）: 置換不変多タスク学習による資源配分問題の効率的な強化学習
• Authors: Desmond Cai, Shiau Hong Lim, Laura Wynter
• Abstract要約: 特定の環境では、利用可能なデータはマルチタスク学習の形式で劇的に向上できることを示す。 我々は,この条件下でのサンプル効率の利得に結びついた理論的性能を提供する。 これは、適切なニューラルネットワークアーキテクチャの設計と優先順位付けされたタスクサンプリング戦略を含む、マルチタスク学習への新しいアプローチを動機付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.247939901619901
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the main challenges in real-world reinforcement learning is to learn successfully from limited training samples. We show that in certain settings, the available data can be dramatically increased through a form of multi-task learning, by exploiting an invariance property in the tasks. We provide a theoretical performance bound for the gain in sample efficiency under this setting. This motivates a new approach to multi-task learning, which involves the design of an appropriate neural network architecture and a prioritized task-sampling strategy. We demonstrate empirically the effectiveness of the proposed approach on two real-world sequential resource allocation tasks where this invariance property occurs: financial portfolio optimization and meta federated learning.
• Abstract（参考訳）: 実世界の強化学習の主な課題の1つは、限られたトレーニングサンプルからうまく学ぶことです。 本研究では,タスクの不変性を利用したマルチタスク学習によって,利用可能なデータを劇的に向上させることができることを示す。 我々は,この条件下でのサンプル効率の利得に結びついた理論的性能を提供する。 これは、適切なニューラルネットワークアーキテクチャの設計と優先順位付けされたタスクサンプリング戦略を含む、マルチタスク学習への新しいアプローチを動機付ける。 提案手法は, 金融ポートフォリオ最適化とメタフェデレーション学習という2つの実世界の逐次リソース割り当てタスクにおいて, 実証的に有効性を示す。

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