論文の概要: Reducing Conservativeness Oriented Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00098v1
• Date: Sat, 27 Feb 2021 01:21:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:22:43.066657
• Title: Reducing Conservativeness Oriented Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 保守性指向オフライン強化学習の低減
• Authors: Hongchang Zhang, Jianzhun Shao, Yuhang Jiang, Shuncheng He, Xiangyang Ji
• Abstract要約: オフライン強化学習では、ポリシーはデータの固定コレクションで累積報酬を最大化する。 保守性指向強化学習を減らす方法を提案する。 提案手法は,提供されたデータセットの歪分布に対処し,期待値関数に近い値関数を導出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.895142928565228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In offline reinforcement learning, a policy learns to maximize cumulative rewards with a fixed collection of data. Towards conservative strategy, current methods choose to regularize the behavior policy or learn a lower bound of the value function. However, exorbitant conservation tends to impair the policy's generalization ability and degrade its performance, especially for the mixed datasets. In this paper, we propose the method of reducing conservativeness oriented reinforcement learning. On the one hand, the policy is trained to pay more attention to the minority samples in the static dataset to address the data imbalance problem. On the other hand, we give a tighter lower bound of value function than previous methods to discover potential optimal actions. Consequently, our proposed method is able to tackle the skewed distribution of the provided dataset and derive a value function closer to the expected value function. Experimental results demonstrate that our proposed method outperforms the state-of-the-art methods in D4RL offline reinforcement learning evaluation tasks and our own designed mixed datasets.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習では、ポリシーはデータの固定コレクションで累積報酬を最大化する。 保守的な戦略に向けて、現在のメソッドは行動方針を正規化したり、バリュー関数の下限を学習したりする。 しかし、エクセルビタント保存は政策の一般化能力を損なう傾向があり、特に混合データセットではその性能が低下する。 本稿では,保守性指向型強化学習の削減手法を提案する。 一方、このポリシーは静的データセットの少数派サンプルにもっと注意を払って、データの不均衡問題に対処するように訓練されている。 一方,提案手法では,従来の手法よりも値関数の上限を狭くし,最適動作の可能性を見いだす。 その結果,提案手法は,与えられたデータセットのスキュー分布に取り組み,期待値関数に近い値関数を導出することができる。 提案手法は,D4RLオフライン強化学習評価タスクにおける最先端の手法と,独自の混合データセットを上回っていることを実証した。

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