論文の概要: Generative Actor-Critic: An Off-policy Algorithm Using the Push-forward Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03733v3
• Date: Fri, 2 Jun 2023 06:40:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 21:37:09.225814
• Title: Generative Actor-Critic: An Off-policy Algorithm Using the Push-forward Model
• Title（参考訳）: Generative Actor-Critic: Push-forwardモデルを用いたオフポリシーアルゴリズム
• Authors: Lingwei Peng, Hui Qian, Zhebang Shen, Chao Zhang, Fei Li
• Abstract要約: 連続制御タスクでは、ガウス分布を用いた広く使われているポリシーは、環境の非効率な探索をもたらす。 本稿では,ポリシの表現性を高めるためにプッシュフォワードモデルを用いて,密度のないオフポリチックアルゴリズムGenerative Actor-Criticを提案する。 プッシュフォワードポリシには,マルチモーダリティなどの望ましい特徴があり,アルゴリズムの探索と性能を向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.030426634281643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model-free deep reinforcement learning has achieved great success in many domains, such as video games, recommendation systems and robotic control tasks. In continuous control tasks, widely used policies with Gaussian distributions results in ineffective exploration of environments and limited performance of algorithms in many cases. In this paper, we propose a density-free off-policy algorithm, Generative Actor-Critic(GAC), using the push-forward model to increase the expressiveness of policies, which also includes an entropy-like technique, MMD-entropy regularizer, to balance the exploration and exploitation. Additionnally, we devise an adaptive mechanism to automatically scale this regularizer, which further improves the stability and robustness of GAC. The experiment results show that push-forward policies possess desirable features, such as multi-modality, which can improve the efficiency of exploration and asymptotic performance of algorithms obviously.
• Abstract（参考訳）: モデルなしの深層強化学習は、ビデオゲーム、レコメンデーションシステム、ロボット制御タスクなど、多くの領域で大きな成功を収めている。 連続制御タスクでは、ガウス分布を持つ広く使われるポリシーは、多くの場合、環境の非効率的な探索とアルゴリズムの性能の制限をもたらす。 本稿では,政策の表現性を高めるためにプッシュフォワードモデルを用いて,密度のないオフポリチックアルゴリズム(GAC)を提案し,また,探索と搾取のバランスをとるためにエントロピー的手法であるMDDエントロピー正規化器を含む。 さらに,このレギュレータを自動スケールする適応機構を考案し,GACの安定性と堅牢性をさらに向上させる。 実験結果から, プッシュフォワードポリシには, 探索効率の向上やアルゴリズムの漸近性能の向上など, 望ましい特徴があることが明らかとなった。

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