論文の概要: GELATO: Geometrically Enriched Latent Model for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11327v1
• Date: Mon, 22 Feb 2021 19:42:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 14:09:27.838339
• Title: GELATO: Geometrically Enriched Latent Model for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: GELATO:オフライン強化学習のためのジオメトリックエンリッチレイテンシモデル
• Authors: Guy Tennenholtz, Nir Baram, Shie Mannor
• Abstract要約: オフライン強化学習アプローチは、近近法と不確実性認識法に分けられる。 本研究では,この2つを潜在変動モデルに組み合わせることのメリットを実証する。 提案したメトリクスは、分布サンプルのアウトの品質と、データ内のサンプルの不一致の両方を測定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.291331971813364
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning approaches can generally be divided to proximal and uncertainty-aware methods. In this work, we demonstrate the benefit of combining the two in a latent variational model. We impose a latent representation of states and actions and leverage its intrinsic Riemannian geometry to measure distance of latent samples to the data. Our proposed metrics measure both the quality of out of distribution samples as well as the discrepancy of examples in the data. We integrate our metrics in a model-based offline optimization framework, in which proximity and uncertainty can be carefully controlled. We illustrate the geodesics on a simple grid-like environment, depicting its natural inherent topology. Finally, we analyze our approach and improve upon contemporary offline RL benchmarks.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習アプローチは一般に近近法と不確実性認識法に分けられる。 本研究では,この2つを潜在変動モデルに組み合わせることのメリットを実証する。 我々は、状態と作用の潜在表現を課し、その固有リーマン幾何学を利用して潜在サンプルとデータの距離を測定する。 提案したメトリクスは、分布サンプルのアウトの品質と、データ内のサンプルの不一致の両方を測定します。 メトリクスをモデルベースのオフライン最適化フレームワークに統合し、近接性と不確実性を慎重に制御します。 単純な格子状の環境における測地学を、その自然固有のトポロジーを描写する。 最後に,我々のアプローチを分析し,現在のオフラインrlベンチマークを改善した。

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