論文の概要: A Minimalist Approach to Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06860v1
• Date: Sat, 12 Jun 2021 20:38:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 14:25:19.846740
• Title: A Minimalist Approach to Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習のためのミニマリストアプローチ
• Authors: Scott Fujimoto, Shixiang Shane Gu
• Abstract要約: オフライン強化学習は、固定されたデータのバッチから学習するタスクを定義する。 本稿では,最小限の変更を行いながら,深いRLアルゴリズムを実現することを目的とする。 オンラインRLアルゴリズムのポリシー更新に振舞いクローン項を追加するだけで、最先端のオフラインRLアルゴリズムの性能にマッチできることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.904148149681932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) defines the task of learning from a fixed batch of data. Due to errors in value estimation from out-of-distribution actions, most offline RL algorithms take the approach of constraining or regularizing the policy with the actions contained in the dataset. Built on pre-existing RL algorithms, modifications to make an RL algorithm work offline comes at the cost of additional complexity. Offline RL algorithms introduce new hyperparameters and often leverage secondary components such as generative models, while adjusting the underlying RL algorithm. In this paper we aim to make a deep RL algorithm work while making minimal changes. We find that we can match the performance of state-of-the-art offline RL algorithms by simply adding a behavior cloning term to the policy update of an online RL algorithm and normalizing the data. The resulting algorithm is a simple to implement and tune baseline, while more than halving the overall run time by removing the additional computational overheads of previous methods.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、固定されたデータのバッチから学習するタスクを定義する。 out-of-distributionアクションからの値推定の誤りのため、ほとんどのオフラインrlアルゴリズムは、データセットに含まれるアクションでポリシーを制約または規則化するアプローチを取る。 既存のRLアルゴリズムに基づいて構築されたRLアルゴリズムをオフラインで動作させる変更は、さらなる複雑さを犠牲にしている。 オフラインRLアルゴリズムは、新しいハイパーパラメータを導入し、基礎となるRLアルゴリズムを調整しながら、生成モデルのような二次的なコンポーネントを利用することが多い。 本稿では,最小限の変更を行いながら,深いRLアルゴリズムを実現することを目的とする。 オンラインrlアルゴリズムのポリシー更新にビヘイビアクローン項を追加してデータを正規化することにより,最先端のオフラインrlアルゴリズムの性能を一致させることができる。 結果として得られたアルゴリズムはベースラインの実装とチューニングが簡単であり、以前の手法の計算オーバーヘッドを減らして全体の実行時間を半減する。

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