論文の概要: A Generalized Projected Bellman Error for Off-policy Value Estimation in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13844v3
• Date: Wed, 31 Jul 2024 18:50:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-02 15:13:26.423275
• Title: A Generalized Projected Bellman Error for Off-policy Value Estimation in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習におけるオフ政治価値推定のための一般化されたベルマン誤差
• Authors: Andrew Patterson, Adam White, Martha White,
• Abstract要約: 線形 MSPBE を非線形設定に拡張する一般化 MSPBE を導入する。 我々は、一般化された目的を最小化するために、使いやすいが、音のアルゴリズムを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.39784277231972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many reinforcement learning algorithms rely on value estimation, however, the most widely used algorithms -- namely temporal difference algorithms -- can diverge under both off-policy sampling and nonlinear function approximation. Many algorithms have been developed for off-policy value estimation based on the linear mean squared projected Bellman error (MSPBE) and are sound under linear function approximation. Extending these methods to the nonlinear case has been largely unsuccessful. Recently, several methods have been introduced that approximate a different objective -- the mean-squared Bellman error (MSBE) -- which naturally facilitate nonlinear approximation. In this work, we build on these insights and introduce a new generalized MSPBE that extends the linear MSPBE to the nonlinear setting. We show how this generalized objective unifies previous work and obtain new bounds for the value error of the solutions of the generalized objective. We derive an easy-to-use, but sound, algorithm to minimize the generalized objective, and show that it is more stable across runs, is less sensitive to hyperparameters, and performs favorably across four control domains with neural network function approximation.
• Abstract（参考訳）: 多くの強化学習アルゴリズムは値推定に頼っているが、最も広く使われているアルゴリズム、すなわち時間差アルゴリズムは、オフポリシーサンプリングと非線形関数近似の両方の下で分岐することができる。 線形平均2乗射影ベルマン誤差(MSPBE)に基づくオフ政治値推定のための多くのアルゴリズムが開発されており、線形関数近似の下では音が聞こえる。 これらの手法を非線形ケースに拡張することは、ほとんど成功しなかった。 近年,非線形近似を容易にする平均二乗ベルマン誤差 (MSBE) を近似する手法がいくつか導入されている。 本研究では,これらの知見に基づいて,線形 MSPBE を非線形設定に拡張する新たな一般化 MSPBE を導入する。 一般化された目的が過去の作業をどのように統合し、一般化された目的の解の値誤差の新しい境界を得るかを示す。 我々は、一般化された目的を最小化するための、使い易いが、音、アルゴリズムを導き、ランをまたいだ安定性が向上し、ハイパーパラメータに敏感でなく、ニューラルネットワーク機能を近似した4つの制御領域で好適に機能することを示す。

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