論文の概要: Interpretable performance analysis towards offline reinforcement learning: A dataset perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05473v1
• Date: Wed, 12 May 2021 07:17:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 12:32:36.974011
• Title: Interpretable performance analysis towards offline reinforcement learning: A dataset perspective
• Title（参考訳）: オフライン強化学習に向けた解釈可能な性能解析:データセットの観点から
• Authors: Chenyang Xi, Bo Tang, Jiajun Shen, Xinfu Liu, Feiyu Xiong, Xueying Li
• Abstract要約: 既存のオフラインRLアルゴリズムの2倍の分類法を提案する。 異なる種類のアルゴリズムのパフォーマンスと状態下でのアクションの分布との相関性を検討する。 我々はAtariドメイン上のベンチマークプラットフォームであるEasy Go(RLEG)を作成し、そのコストは0.3億ドル以上と見積もっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.526790418943535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) has increasingly become the focus of the artificial intelligent research due to its wide real-world applications where the collection of data may be difficult, time-consuming, or costly. In this paper, we first propose a two-fold taxonomy for existing offline RL algorithms from the perspective of exploration and exploitation tendency. Secondly, we derive the explicit expression of the upper bound of extrapolation error and explore the correlation between the performance of different types of algorithms and the distribution of actions under states. Specifically, we relax the strict assumption on the sufficiently large amount of state-action tuples. Accordingly, we provably explain why batch constrained Q-learning (BCQ) performs better than other existing techniques. Thirdly, after identifying the weakness of BCQ on dataset of low mean episode returns, we propose a modified variant based on top return selection mechanism, which is proved to be able to gain state-of-the-art performance on various datasets. Lastly, we create a benchmark platform on the Atari domain, entitled RL easy go (RLEG), at an estimated cost of more than 0.3 million dollars. We make it open-source for fair and comprehensive competitions between offline RL algorithms with complete datasets and checkpoints being provided.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(rl)は、データ収集が困難、時間がかかり、コストがかかる、現実世界の幅広いアプリケーションのために、人工知能研究の焦点となっている。 本稿では,まず,探索・活用傾向の観点から,既存のオフラインrlアルゴリズムの2次元分類法を提案する。 第2に,外挿誤差の上限の明示的表現を導出し,異なる種類のアルゴリズムの性能と状態下での動作の分布との相関について検討する。 具体的には、十分な量のステートアクションタプルに対する厳密な仮定を緩和します。 したがって、バッチ制約型q-learning(bcq)が他の既存の技術よりも優れている理由を説明できる。 第三に、低平均エピソードリターンのデータセット上でのBCQの弱点を特定した後、トップリターン選択機構に基づく修正版を提案する。 最後に、Atariドメイン上でRL easy go(RLEG)というベンチマークプラットフォームを作成します。 完全なデータセットとチェックポイントが提供されるオフラインRLアルゴリズムの公正かつ包括的な競合に対して、オープンソースにしています。

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