論文の概要: Globally Optimal Hierarchical Reinforcement Learning for Linearly-Solvable Markov Decision Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15380v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 13:10:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 15:43:50.276496
• Title: Globally Optimal Hierarchical Reinforcement Learning for Linearly-Solvable Markov Decision Processes
• Title（参考訳）: 線形解法マルコフ決定過程に対するグローバル最適階層強化学習
• Authors: Guillermo Infante, Anders Jonsso, Vicen\c{c} G\'omez
• Abstract要約: 線形解決可能なマルコフ決定過程に対する階層的強化学習のための新しい手法を提案する。 いくつかの抽象化レベルにおける値関数を表現し、サブタスクの構成性を用いて各パーティションにおける状態の最適値を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work we present a novel approach to hierarchical reinforcement learning for linearly-solvable Markov decision processes. Our approach assumes that the state space is partitioned, and the subtasks consist in moving between the partitions. We represent value functions on several levels of abstraction, and use the compositionality of subtasks to estimate the optimal values of the states in each partition. The policy is implicitly defined on these optimal value estimates, rather than being decomposed among the subtasks. As a consequence, our approach can learn the globally optimal policy, and does not suffer from the non-stationarity of high-level decisions. If several partitions have equivalent dynamics, the subtasks of those partitions can be shared. If the set of boundary states is smaller than the entire state space, our approach can have significantly smaller sample complexity than that of a flat learner, and we validate this empirically in several experiments.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,線形解決可能なマルコフ決定過程に対する階層的強化学習手法を提案する。 我々のアプローチでは、状態空間が分割されていると仮定し、サブタスクはパーティション間の移動によって構成される。 いくつかの抽象化レベルにおける値関数を表現し、サブタスクの構成性を用いて各パーティションにおける状態の最適値を推定する。 このポリシーは、サブタスク間で分解されるのではなく、これらの最適値推定に暗黙的に定義されている。 その結果、我々のアプローチはグローバルな最適政策を学習することができ、ハイレベルな決定の非定常性に苦しむことはない。 いくつかのパーティションが等価なダイナミクスを持つ場合、これらのパーティションのサブタスクを共有できる。 境界状態の集合が状態空間全体よりも小さい場合、我々の手法は平らな学習者よりもサンプルの複雑さが著しく小さくなり、いくつかの実験でこれを実証的に検証する。

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