論文の概要: EnTRPO: Trust Region Policy Optimization Method with Entropy Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13373v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 03:04:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 15:21:24.003756
• Title: EnTRPO: Trust Region Policy Optimization Method with Entropy Regularization
• Title（参考訳）: EnTRPO: エントロピー規則化による信頼領域政策最適化手法
• Authors: Sahar Roostaie, Mohammad Mehdi Ebadzadeh
• Abstract要約: 信頼地域政策最適化(Trust Region Policy Optimization, TRPO)は、強化学習における政策探索アルゴリズムである。 本研究では、リプレイバッファを用いて、政治以外の学習環境からTRPOに借用する。 TRPO において、時間ステップで蓄積される pi の利点を生かすためにエントロピー正則化項を付加する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.599072005190786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Trust Region Policy Optimization (TRPO) is a popular and empirically successful policy search algorithm in reinforcement learning (RL). It iteratively solved the surrogate problem which restricts consecutive policies to be close to each other. TRPO is an on-policy algorithm. On-policy methods bring many benefits, like the ability to gauge each resulting policy. However, they typically discard all the knowledge about the policies which existed before. In this work, we use a replay buffer to borrow from the off-policy learning setting to TRPO. Entropy regularization is usually used to improve policy optimization in reinforcement learning. It is thought to aid exploration and generalization by encouraging more random policy choices. We add an Entropy regularization term to advantage over {\pi}, accumulated over time steps, in TRPO. We call this update EnTRPO. Our experiments demonstrate EnTRPO achieves better performance for controlling a Cart-Pole system compared with the original TRPO
• Abstract（参考訳）: 信頼地域政策最適化(Trust Region Policy Optimization, TRPO)は、強化学習(RL)における政策探索アルゴリズムである。 連立政策を互いに近いものに制限する代理問題を反復的に解決した。 trpoはオンポリシーアルゴリズムである。 オンポリシーメソッドには、それぞれのポリシーを評価できるなど、多くのメリットがある。 しかし、彼らは通常、それまで存在した政策に関するすべての知識を捨てる。 本研究では、リプレイバッファを用いて、政治以外の学習環境からTRPOに借用する。 エントロピー正則化は通常、強化学習におけるポリシー最適化を改善するために使われる。 よりランダムな政策選択を奨励することで、探索と一般化を支援すると考えられている。 時間ステップで蓄積された {\pi} よりも有利なエントロピー正規化項をtrpoに付加する。 このアップデートをEnTRPOと呼びます。 実験により,entrpoはオリジナルのtrpoと比較してカートポール制御性能が向上することを示した。

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