論文の概要: Model-free Policy Learning with Reward Gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05147v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 00:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 15:09:59.179508
• Title: Model-free Policy Learning with Reward Gradients
• Title（参考訳）: Reward Gradientsを用いたモデルフリー政策学習
• Authors: Qingfeng Lan, A. Rupam Mahmood
• Abstract要約: 政策勾配法は、可能性比(LR)推定器または再パラメータ化(RP)推定器のみに基づいて政策目標の勾配を推定する。 RP推定値に基づいて既存の勾配法を統一する理論的枠組みを提供する。 我々は,報奨ポリシー勾配アルゴリズムと呼ばれる新しいオンポリシーアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.274290296343038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Policy gradient methods estimate the gradient of a policy objective solely based on either the likelihood ratio (LR) estimator or the reparameterization (RP) estimator for estimating gradients. Many policy gradient methods based on the LR estimator can be unified under the policy gradient theorem (Sutton et al., 2000). However, such a unifying theorem does not exist for policy gradient methods based on the RP estimator. Moreover, no existing method requires and uses both estimators beyond a trivial interpolation between them. In this paper, we provide a theoretical framework that unifies several existing policy gradient methods based on the RP estimator. Utilizing our framework, we introduce a novel strategy to compute the policy gradient that, for the first time, incorporates both the LR and RP estimators and can be unbiased only when both estimators are present. Based on this strategy, we develop a new on-policy algorithm called the Reward Policy Gradient algorithm, which is the first model-free policy gradient method to utilize reward gradients. Using an idealized environment, we show that policy gradient solely based on the RP estimator for rewards are biased even with true rewards whereas our combined estimator is not. Finally, we show that our method either performs comparably with or outperforms Proximal Policy Optimization -- an LR-based on-policy method -- on several continuous control tasks.
• Abstract（参考訳）: 政策勾配法は、勾配を推定するための可能性比(LR)推定器または再パラメータ化(RP)推定器にのみ基いて政策目標の勾配を推定する。 LR推定器に基づく多くのポリシー勾配法はポリシー勾配定理の下で統一することができる(Sutton et al., 2000)。 しかし、そのような統一定理はRP推定器に基づく政策勾配法には存在しない。 さらに、既存のメソッドは、それらの間の自明な補間を超えて両方の推定器を要求し、使用することはない。 本稿では,RP推定値に基づく既存の政策勾配手法を統一する理論的枠組みを提案する。 本手法を応用して,LRとRPの両推定器を組み込んだポリシ勾配を計算し,両推定器が存在する場合にのみ非バイアス化できる新しい戦略を導入する。 この戦略に基づいて、報酬勾配を利用する最初のモデルフリーなポリシー勾配法である、Reward Policy Gradientアルゴリズムと呼ばれる新しいオンデマンドアルゴリズムを開発する。 理想化された環境を用いることで、報酬に対するrp推定値のみに基づく政策勾配が真の報酬であってもバイアスとなることを示し、我々の組み合わせ推定値がそうではないことを示す。 最後に,本手法は,LRベースのオンポリシ手法であるProximal Policy Optimizationと,複数の連続制御タスクで比較可能に,あるいは比較可能に実行できることを示した。

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