論文の概要: A nearly Blackwell-optimal policy gradient method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13609v1
• Date: Fri, 28 May 2021 06:37:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 20:15:23.148362
• Title: A nearly Blackwell-optimal policy gradient method
• Title（参考訳）: ほぼブラックウェル最適政策勾配法
• Authors: Vektor Dewanto, Marcus Gallagher
• Abstract要約: 利得を最適化し,バイアスを緩和する政策勾配法を開発した。 対数障壁を用いて対応する二段階最適化を解くアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.873362301533825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For continuing environments, reinforcement learning methods commonly maximize a discounted reward criterion with discount factor close to 1 in order to approximate the steady-state reward (the gain). However, such a criterion only considers the long-run performance, ignoring the transient behaviour. In this work, we develop a policy gradient method that optimizes the gain, then the bias (which indicates the transient performance and is important to capably select from policies with equal gain). We derive expressions that enable sampling for the gradient of the bias, and its preconditioning Fisher matrix. We further propose an algorithm that solves the corresponding bi-level optimization using a logarithmic barrier. Experimental results provide insights into the fundamental mechanisms of our proposal.
• Abstract（参考訳）: 継続環境においては、定常的な報酬(利得)を近似するために、割引係数が1に近い割引報酬基準を最大化することが一般的である。 しかし、このような基準は、過渡的な振る舞いを無視して、長期にわたるパフォーマンスのみを考慮する。 本研究では,利得を最適化する政策勾配法を開発し,そのバイアス(過渡的な性能を示すものであり,利得が等しい政策から選択することが重要である。 我々はバイアスの勾配のサンプリングを可能にする表現と、その事前条件であるフィッシャー行列を導出する。 さらに,対数障壁を用いて対応する二段階最適化を解くアルゴリズムを提案する。 実験結果は,提案の基本的なメカニズムに関する知見を与える。

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