論文の概要: On Reward-Free RL with Kernel and Neural Function Approximations:
Single-Agent MDP and Markov Game
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09771v1
- Date: Tue, 19 Oct 2021 07:26:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-10-20 13:55:51.438868
- Title: On Reward-Free RL with Kernel and Neural Function Approximations:
Single-Agent MDP and Markov Game
- Title（参考訳）: カーネルとニューラルファンクション近似を用いたリワードフリーRLについて:シングルエージェントMDPとマルコフゲーム
- Authors: Shuang Qiu, Jieping Ye, Zhaoran Wang, Zhuoran Yang
- Abstract要約: エージェントが事前に特定された報酬関数を使わずに環境を徹底的に探索することを目的とした報酬のないRL問題について検討する。
関数近似の文脈でこの問題に取り組み、強力な関数近似器を活用する。
我々は、カーネルとニューラルファンクション近似器を用いた、証明可能な効率の良い報酬なしRLアルゴリズムを確立した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 140.19656665344917
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To achieve sample efficiency in reinforcement learning (RL), it necessitates
efficiently exploring the underlying environment. Under the offline setting,
addressing the exploration challenge lies in collecting an offline dataset with
sufficient coverage. Motivated by such a challenge, we study the reward-free RL
problem, where an agent aims to thoroughly explore the environment without any
pre-specified reward function. Then, given any extrinsic reward, the agent
computes the policy via a planning algorithm with offline data collected in the
exploration phase. Moreover, we tackle this problem under the context of
function approximation, leveraging powerful function approximators.
Specifically, we propose to explore via an optimistic variant of the
value-iteration algorithm incorporating kernel and neural function
approximations, where we adopt the associated exploration bonus as the
exploration reward. Moreover, we design exploration and planning algorithms for
both single-agent MDPs and zero-sum Markov games and prove that our methods can
achieve $\widetilde{\mathcal{O}}(1 /\varepsilon^2)$ sample complexity for
generating a $\varepsilon$-suboptimal policy or $\varepsilon$-approximate Nash
equilibrium when given an arbitrary extrinsic reward. To the best of our
knowledge, we establish the first provably efficient reward-free RL algorithm
with kernel and neural function approximators.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)におけるサンプル効率を達成するには,基礎となる環境を効率的に探索する必要がある。
オフライン設定では、調査課題に対処するには、十分なカバレッジを備えたオフラインデータセットの収集が不可欠だ。
このような課題に動機付けられ、エージェントが事前に特定された報酬関数を使わずに環境を徹底的に探索することを目的とした報酬のないRL問題を研究する。
そして、外因的な報酬が与えられた場合、エージェントは探索フェーズで収集されたオフラインデータを含む計画アルゴリズムを介してポリシーを算出する。
さらに,関数近似の文脈でこの問題に対処し,強力な関数近似器を活用する。
具体的には,カーネルとニューラルファンクション近似を組み込んだ,楽観的なバリューイテレーションアルゴリズムを用いて探索を行い,探索報酬として関連する探索ボーナスを採用することを提案する。
さらに,単エージェントMDPとゼロサムマルコフゲームの両方の探索および計画アルゴリズムを設計し,任意の外因性報酬を与えられた場合,$\varepsilon$-suboptimal Policyや$\varepsilon$-approximate Nash平衡を生成する際のサンプル複雑性を$\widetilde{\mathcal{O}}(1 /\varepsilon^2)で実現できることを示す。
我々の知識を最大限に活用するために,カーネルおよび神経関数近似器を用いた報酬フリーrlアルゴリズムを初めて確立した。
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