論文の概要: Geometric Value Iteration: Dynamic Error-Aware KL Regularization for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07659v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 01:24:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 14:36:51.266529
• Title: Geometric Value Iteration: Dynamic Error-Aware KL Regularization for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 幾何学的値反復:強化学習のための動的エラー認識KL正規化
• Authors: Toshinori Kitamura, Lingwei Zhu, Takamitsu Matsubara
• Abstract要約: 動的係数スキームについて検討し,第1次誤差境界を示す。 より頑健な学習のために,誤差の大きさに応じて係数を調整するための効果的なスキームを提案する。 実験により, 一定KL係数の均一平均化に対する学習速度とロバスト性とのトレードオフを効果的に活用できることが実証された。
• 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: The recent booming of entropy-regularized literature reveals that Kullback-Leibler (KL) regularization brings advantages to Reinforcement Learning (RL) algorithms by canceling out errors under mild assumptions. However, existing analyses focus on fixed regularization with a constant weighting coefficient and have not considered the case where the coefficient is allowed to change dynamically. In this paper, we study the dynamic coefficient scheme and present the first asymptotic error bound. Based on the dynamic coefficient error bound, we propose an effective scheme to tune the coefficient according to the magnitude of error in favor of more robust learning. On top of this development, we propose a novel algorithm: Geometric Value Iteration (GVI) that features a dynamic error-aware KL coefficient design aiming to mitigate the impact of errors on the performance. Our experiments demonstrate that GVI can effectively exploit the trade-off between learning speed and robustness over uniform averaging of constant KL coefficient. The combination of GVI and deep networks shows stable learning behavior even in the absence of a target network where algorithms with a constant KL coefficient would greatly oscillate or even fail to converge.
• Abstract（参考訳）: 最近のentropy-regularized literatureのブームは、kullback-leibler(kl)正規化が、軽度の仮定の下でエラーをキャンセルすることで強化学習(rl)アルゴリズムの利点をもたらすことを示している。 しかし、既存の解析では定数重み係数を持つ固定正則化に焦点をあてており、係数が動的に変化することが許されている場合は考慮されていない。 本稿では,動的係数スキームを考察し,最初の漸近誤差境界について述べる。 動的係数の誤差境界に基づいて,よりロバストな学習を優先して,誤差の大きさに応じて係数をチューニングする効果的な手法を提案する。 そこで本研究では, 動的誤差を考慮したKL係数設計を特徴とする幾何学的値反復法(GVI)を提案する。 実験により, 一定KL係数の均一平均化に対する学習速度とロバスト性とのトレードオフを効果的に活用できることを示した。 GVIとディープネットワークの組み合わせは、一定のKL係数を持つアルゴリズムが大きく振動したり、あるいは収束に失敗するターゲットネットワークが存在しない場合でも、安定した学習挙動を示す。

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