論文の概要: Beyond Exact Gradients: Convergence of Stochastic Soft-Max Policy Gradient Methods with Entropy Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10117v1
• Date: Tue, 19 Oct 2021 17:21:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-20 15:14:22.504539
• Title: Beyond Exact Gradients: Convergence of Stochastic Soft-Max Policy Gradient Methods with Entropy Regularization
• Title（参考訳）: 厳密なグラディエントを超えて:エントロピー規則化を伴う確率的ソフトマックスポリシーグラディエント手法の収束
• Authors: Yuhao Ding, Junzi Zhang, Javad Lavaei
• Abstract要約: 古典的エントロピー正規化政策勾配法をソフトマックス政策パラメトリゼーションで再検討する。 エントロピー項によって導入された対数的ポリシー報酬により、推定子自身は一般に非有界であることが証明されるが、分散は一様有界である。 これにより、定常点と大域的最適ポリシーの両方に対するエントロピー正規化ポリシー勾配法の最初の収束結果の開発が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.622367651590878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Entropy regularization is an efficient technique for encouraging exploration and preventing a premature convergence of (vanilla) policy gradient methods in reinforcement learning (RL). However, the theoretical understanding of entropy regularized RL algorithms has been limited. In this paper, we revisit the classical entropy regularized policy gradient methods with the soft-max policy parametrization, whose convergence has so far only been established assuming access to exact gradient oracles. To go beyond this scenario, we propose the first set of (nearly) unbiased stochastic policy gradient estimators with trajectory-level entropy regularization, with one being an unbiased visitation measure-based estimator and the other one being a nearly unbiased yet more practical trajectory-based estimator. We prove that although the estimators themselves are unbounded in general due to the additional logarithmic policy rewards introduced by the entropy term, the variances are uniformly bounded. This enables the development of the first set of convergence results for stochastic entropy regularized policy gradient methods to both stationary points and globally optimal policies. We also develop some improved sample complexity results under a good initialization.
• Abstract（参考訳）: エントロピー正則化(Entropy regularization)は、強化学習(RL)における(バニラ)政策勾配法の早期収束を促進・防止するための効率的な手法である。 しかし、エントロピー正規化RLアルゴリズムの理論的理解は限られている。 本稿では,従来のエントロピー正規化政策勾配法をソフトマックス政策パラメトリゼーションで再検討する。 このシナリオを超えて、軌道レベルのエントロピー正則性を持つ(ほぼ)確率的方針勾配推定器の第一セットを提案し、一方は非バイアス的訪問測度に基づく推定器であり、他方はほぼバイアスのない、より実用的な軌跡に基づく推定器である。 エントロピー項によって導入された対数的ポリシー報酬により、推定子自身は一般に非有界であることが証明されるが、分散は一様有界である。 これにより、確率的エントロピー正規化政策勾配法における最初の収束結果が定常点とグローバル最適政策の両方に展開できる。 また、優れた初期化の下で、いくつかの改良されたサンプル複雑性結果も開発する。

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