論文の概要: Cautious Policy Programming: Exploiting KL Regularization in Monotonic Policy Improvement for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05798v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 01:03:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:55:09.507586
• Title: Cautious Policy Programming: Exploiting KL Regularization in Monotonic Policy Improvement for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 注意政策プログラミング:強化学習のための単調政策改善におけるkl正規化の活用
• Authors: Lingwei Zhu, Toshinori Kitamura, Takamitsu Matsubara
• Abstract要約: 本稿では,学習中の単調な政策改善を確実にする,新しい値ベース強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,古典的操作問題と高次元アタリゲームの両方において,性能と安定性を両立させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.82492300303637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose cautious policy programming (CPP), a novel value-based reinforcement learning (RL) algorithm that can ensure monotonic policy improvement during learning. Based on the nature of entropy-regularized RL, we derive a new entropy regularization-aware lower bound of policy improvement that only requires estimating the expected policy advantage function. CPP leverages this lower bound as a criterion for adjusting the degree of a policy update for alleviating policy oscillation. Different from similar algorithms that are mostly theory-oriented, we also propose a novel interpolation scheme that makes CPP better scale in high dimensional control problems. We demonstrate that the proposed algorithm can trade o? performance and stability in both didactic classic control problems and challenging high-dimensional Atari games.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習中に単調なポリシー改善を実現するための新しい価値ベース強化学習(rl)アルゴリズムである,注意ポリシープログラミング(cpp)を提案する。 エントロピー正規化rlの性質に基づき、期待されるポリシーアドバンテージ関数を推定するだけで済む新しいエントロピー正規化・アウェアローバウンドのポリシー改善を導出する。 cppはこの下限を基準として、政策の変動を軽減するための政策更新の程度を調整する。 主に理論指向の類似アルゴリズムと異なり、CPPを高次元制御問題においてより良くスケールさせる新しい補間スキームも提案する。 提案アルゴリズムがoを取引できることを実証する。 ドクティック古典制御問題と高次元アタリゲームの両方のパフォーマンスと安定性。

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