論文の概要: Bellman-consistent Pessimism for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06926v6
• Date: Mon, 23 Oct 2023 23:46:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 03:59:35.583960
• Title: Bellman-consistent Pessimism for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習のためのベルマン整合悲観論
• Authors: Tengyang Xie, Ching-An Cheng, Nan Jiang, Paul Mineiro, Alekh Agarwal
• Abstract要約: 一般関数近似に対するベルマン一貫性悲観論の概念を導入する。 我々の理論的な保証は、探索的な設定において標準としてベルマン閉性を必要とするだけである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.97637726255375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of pessimism, when reasoning about datasets lacking exhaustive exploration has recently gained prominence in offline reinforcement learning. Despite the robustness it adds to the algorithm, overly pessimistic reasoning can be equally damaging in precluding the discovery of good policies, which is an issue for the popular bonus-based pessimism. In this paper, we introduce the notion of Bellman-consistent pessimism for general function approximation: instead of calculating a point-wise lower bound for the value function, we implement pessimism at the initial state over the set of functions consistent with the Bellman equations. Our theoretical guarantees only require Bellman closedness as standard in the exploratory setting, in which case bonus-based pessimism fails to provide guarantees. Even in the special case of linear function approximation where stronger expressivity assumptions hold, our result improves upon a recent bonus-based approach by $\mathcal{O}(d)$ in its sample complexity when the action space is finite. Remarkably, our algorithms automatically adapt to the best bias-variance tradeoff in the hindsight, whereas most prior approaches require tuning extra hyperparameters a priori.
• Abstract（参考訳）: 悲観主義の使用は、徹底的な探索を欠いたデータセットについての推論が、最近オフラインの強化学習において注目されている。 アルゴリズムに頑丈さが加わったにも拘わらず、過度に悲観的な推論は、良い政策の発見を先延ばしする上でも同様に打撃を与える可能性がある。 本稿では,一般関数近似に対するベルマン整合悲観主義の概念を紹介する: 値関数に対する点回り下界を計算する代わりに,ベルマン方程式に一致する関数の集合上の初期状態における悲観主義を実装する。 我々の理論的な保証は、探索的設定において標準としてベルマン閉包のみを必要とするが、その場合ボーナスに基づく悲観主義は保証を提供しない。 より強い表現性仮定が成立する線型関数近似の特別な場合においても、作用空間が有限である場合のサンプル複雑性において、この結果は$\mathcal{O}(d)$による最近のボーナスベースのアプローチにより改善される。 驚くべきことに、我々のアルゴリズムは後見の最良のバイアス分散トレードオフに自動的に適応するが、ほとんどの以前のアプローチは、事前の余分なハイパーパラメータをチューニングする必要がある。

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