論文の概要: Value Penalized Q-Learning for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07923v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 08:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 12:33:25.854856
• Title: Value Penalized Q-Learning for Recommender Systems
• Title（参考訳）: Recommender システムのQ-Learning
• Authors: Chengqian Gao, Ke Xu, Peilin Zhao
• Abstract要約: RLエージェントに対する累積報酬の最大化がRSの目的を満たすため、レコメンデーターシステム(RS)への強化学習のスケーリングは有望である。 この目標の重要なアプローチはオフラインのRLで、ログされたデータからポリシーを学ぶことを目的としている。 本稿では,不確実性に基づくオフラインRLアルゴリズムであるValue Penalized Q-learning (VPQ)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.704083806571074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scaling reinforcement learning (RL) to recommender systems (RS) is promising since maximizing the expected cumulative rewards for RL agents meets the objective of RS, i.e., improving customers' long-term satisfaction. A key approach to this goal is offline RL, which aims to learn policies from logged data. However, the high-dimensional action space and the non-stationary dynamics in commercial RS intensify distributional shift issues, making it challenging to apply offline RL methods to RS. To alleviate the action distribution shift problem in extracting RL policy from static trajectories, we propose Value Penalized Q-learning (VPQ), an uncertainty-based offline RL algorithm. It penalizes the unstable Q-values in the regression target by uncertainty-aware weights, without the need to estimate the behavior policy, suitable for RS with a large number of items. We derive the penalty weights from the variances across an ensemble of Q-functions. To alleviate distributional shift issues at test time, we further introduce the critic framework to integrate the proposed method with classic RS models. Extensive experiments conducted on two real-world datasets show that the proposed method could serve as a gain plugin for existing RS models.
• Abstract（参考訳）: 推薦システム(RS)への強化学習(RL)のスケーリングは、RLエージェントの累積報酬の最大化がRSの目的、すなわち顧客の長期的な満足度の向上を目標としていることから、有望である。 この目標の重要なアプローチは、ログされたデータからポリシーを学ぶことを目的としたオフラインRLである。 しかし、高次元のアクション空間と商用rsにおける非定常ダイナミクスは分布シフト問題を強化し、rsにオフラインのrl法を適用することが困難になる。 静的軌跡からRLポリシーを抽出する際の行動分布シフト問題を緩和するために,不確実性に基づくオフラインRLアルゴリズムであるValue Penalized Q-learning (VPQ)を提案する。 不確かさを意識した重みによる回帰目標の不安定なQ値のペナルティを、多数のアイテムを持つRSに適した行動ポリシーを見積もる必要がない。 q-函数のアンサンブル上の分散からペナルティ重みを導出する。 テスト時の分散シフト問題を緩和するため,提案手法を古典RSモデルに統合するための批判的枠組みをさらに導入する。 2つの実世界のデータセットで広範な実験を行い、提案手法が既存のrsモデルのゲインプラグインとして機能することを示した。

関連論文リスト

• Large Language Model driven Policy Exploration for Recommender Systems [50.70228564385797]
  静的ユーザデータに基づいてトレーニングされたオフラインRLポリシは、動的オンライン環境にデプロイされた場合、分散シフトに対して脆弱である。 オンラインRLベースのRSも、トレーニングされていないポリシーや不安定なポリシーにユーザをさらけ出すリスクがあるため、運用デプロイメントの課題に直面している。 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザー目標と事前学習ポリシーをオフラインで模倣する有望なソリューションを提供する。 LLMから抽出したユーザの嗜好を利用した対話型学習ポリシー(iALP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-23T16:37:44Z)
• In-Dataset Trajectory Return Regularization for Offline Preference-based Reinforcement Learning [15.369324784520538]
  In-Dataset Trajectory Return Regularization (DTR) を提案する。 DTRは報酬バイアスの下で不正確な軌道縫合を学習するリスクを軽減する。 また,複数の報酬モデルを効果的に統合するアンサンブル正規化手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T09:35:47Z)
• Retentive Decision Transformer with Adaptive Masking for Reinforcement Learning based Recommendation Systems [17.750449033873036]
  Reinforcement Learning-based Recommender Systems (RLRS) は、様々なアプリケーションで約束されている。 しかし彼らは、特に報酬関数の作成や、既存の大規模なデータセットの活用など、課題に悩まされている。 オフラインRLRSの最近の進歩は、これらの2つの課題に対処するためのソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T12:08:58Z)
• A Perspective of Q-value Estimation on Offline-to-Online Reinforcement Learning [54.48409201256968]
  オフラインからオンラインへの強化学習(O2O RL)は、少数のオンラインサンプルを使用して、オフライン事前訓練ポリシーのパフォーマンスを改善することを目的としている。 ほとんどのO2O手法は、RLの目的と悲観のバランス、オフラインとオンラインのサンプルの利用に焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T19:24:35Z)
• FIRE: A Failure-Adaptive Reinforcement Learning Framework for Edge Computing Migrations [52.85536740465277]
  FIREは、エッジコンピューティングのディジタルツイン環境でRLポリシーをトレーニングすることで、まれなイベントに適応するフレームワークである。 ImREは重要なサンプリングに基づくQ-ラーニングアルゴリズムであり、希少事象をその値関数への影響に比例してサンプリングする。 FIREは故障時にバニラRLやグリーディベースラインと比較してコストを削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T19:49:39Z)
• Supervised Advantage Actor-Critic for Recommender Systems [76.7066594130961]
  本稿では、RL成分を学習するための負のサンプリング戦略を提案し、それを教師付き逐次学習と組み合わせる。 サンプル化された(負の)作用 (items) に基づいて、平均ケース上での正の作用の「アドバンテージ」を計算することができる。 SNQNとSA2Cを4つのシーケンシャルレコメンデーションモデルでインスタンス化し、2つの実世界のデータセットで実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-05T12:51:15Z)
• BRAC+: Improved Behavior Regularized Actor Critic for Offline Reinforcement Learning [14.432131909590824]
  オフライン強化学習は、以前に収集したデータセットを使用して効果的なポリシーをトレーニングすることを目的としている。 標準的なオフ・ポリティクスRLアルゴリズムは、アウト・オブ・ディストリビューション(探索されていない)アクションの値を過大評価する傾向がある。 動作の規則化によるオフライン強化学習を改善し,BRAC+を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-02T23:55:49Z)
• Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning [106.05582605650932]
  CQLは既存のオフラインRLメソッドよりも大幅に優れており、多くの場合、ファイナルリターンの2～5倍高いポリシを学習しています。 理論的には、CQLは現在のポリシーの価値の低いバウンダリを生成し、理論的改善保証を伴う政策学習手順に組み込むことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T17:53:42Z)
• MOPO: Model-based Offline Policy Optimization [183.6449600580806]
  オフライン強化学習(英語: offline reinforcement learning, RL)とは、以前に収集された大量のデータから完全に学習ポリシーを学習する問題を指す。 既存のモデルベースRLアルゴリズムは,すでにオフライン設定において大きな利益を上げていることを示す。 本稿では,既存のモデルに基づくRL法を,力学の不確実性によって人為的に罰せられる報酬で適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T08:46:41Z)
• Distributional Soft Actor-Critic: Off-Policy Reinforcement Learning for Addressing Value Estimation Errors [13.534873779043478]
  本稿では,Q値過大評価を緩和し,ポリシー性能を向上させるための分散型ソフトアクター・クリティック(DSAC)アルゴリズムを提案する。 我々は,MuJoCo連続制御タスクのスイート上でDSACを評価し,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-09T02:27:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。