論文の概要: Why Generalization in RL is Difficult: Epistemic POMDPs and Implicit Partial Observability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06277v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 17:59:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:59:33.708458
• Title: Why Generalization in RL is Difficult: Epistemic POMDPs and Implicit Partial Observability
• Title（参考訳）: RLの一般化が難しい理由:てんかん性POMDPと難治部分可観測性
• Authors: Dibya Ghosh, Jad Rahme, Aviral Kumar, Amy Zhang, Ryan P. Adams, Sergey Levine
• Abstract要約: 総合化は強化学習システムの展開における中心的な課題である。 限られた訓練条件から検査条件を特定できないように一般化することは、暗黙的な部分観察可能性をもたらすことを示す。 我々は、RLにおける一般化の問題を、部分的に観察されたマルコフ決定過程の解法として再考した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.95794652625496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalization is a central challenge for the deployment of reinforcement learning (RL) systems in the real world. In this paper, we show that the sequential structure of the RL problem necessitates new approaches to generalization beyond the well-studied techniques used in supervised learning. While supervised learning methods can generalize effectively without explicitly accounting for epistemic uncertainty, we show that, perhaps surprisingly, this is not the case in RL. We show that generalization to unseen test conditions from a limited number of training conditions induces implicit partial observability, effectively turning even fully-observed MDPs into POMDPs. Informed by this observation, we recast the problem of generalization in RL as solving the induced partially observed Markov decision process, which we call the epistemic POMDP. We demonstrate the failure modes of algorithms that do not appropriately handle this partial observability, and suggest a simple ensemble-based technique for approximately solving the partially observed problem. Empirically, we demonstrate that our simple algorithm derived from the epistemic POMDP achieves significant gains in generalization over current methods on the Procgen benchmark suite.
• Abstract（参考訳）: 一般化は、実世界における強化学習(RL)システムの展開における中心的な課題である。 本稿では,RL問題の逐次構造は,教師あり学習においてよく研究された手法を超えた,新たな一般化手法を必要とすることを示す。 教師付き学習法は, 先天的不確実性を明示的に考慮せずに効果的に一般化することができるが, 意外なことに, RLではそうではない。 限られた訓練条件から見つからないテスト条件への一般化は、暗黙的な部分観測可能性をもたらし、完全に観察されたMDPをPOMDPに変換する。 この観察から,我々は認識論的pomdpと呼ばれる部分的観測マルコフ決定過程の解法として,rlの一般化の問題を再演する。 この部分可観測性を適切に処理しないアルゴリズムの故障モードを実証し、部分可観測問題を近似解くための単純なアンサンブルに基づく手法を提案する。 実証的な結果として,疫学的なPOMDPから得られた簡単なアルゴリズムが,Procgenベンチマークスイートの現在の手法よりも大幅に向上することを示した。

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