論文の概要: Dueling RL: Reinforcement Learning with Trajectory Preferences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04850v1
- Date: Mon, 8 Nov 2021 22:17:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-11 00:17:13.325025
- Title: Dueling RL: Reinforcement Learning with Trajectory Preferences
- Title（参考訳）: dueling RL: Trajectory Preferencesを用いた強化学習
- Authors: Aldo Pacchiano, Aadirupa Saha, Jonathan Lee
- Abstract要約: 好みに基づく強化学習(PbRL)の問題を考える。
従来の強化学習とは異なり、エージェントは1ビット(0/1)の好みでのみフィードバックを受け取る。
本稿では,PbRL問題に非マルコフ的報酬を伴う形式的枠組みを定め,次元$d$の一般化線形モデルにより軌道の選好を符号化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.011965198486635
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider the problem of preference based reinforcement learning (PbRL),
where, unlike traditional reinforcement learning, an agent receives feedback
only in terms of a 1 bit (0/1) preference over a trajectory pair instead of
absolute rewards for them. The success of the traditional RL framework
crucially relies on the underlying agent-reward model, which, however, depends
on how accurately a system designer can express an appropriate reward function
and often a non-trivial task. The main novelty of our framework is the ability
to learn from preference-based trajectory feedback that eliminates the need to
hand-craft numeric reward models. This paper sets up a formal framework for the
PbRL problem with non-markovian rewards, where the trajectory preferences are
encoded by a generalized linear model of dimension $d$. Assuming the transition
model is known, we then propose an algorithm with almost optimal regret
guarantee of $\tilde {\mathcal{O}}\left( SH d \log (T / \delta) \sqrt{T}
\right)$. We further, extend the above algorithm to the case of unknown
transition dynamics, and provide an algorithm with near optimal regret
guarantee $\widetilde{\mathcal{O}}((\sqrt{d} + H^2 + |\mathcal{S}|)\sqrt{dT}
+\sqrt{|\mathcal{S}||\mathcal{A}|TH} )$. To the best of our knowledge, our work
is one of the first to give tight regret guarantees for preference based RL
problems with trajectory preferences.
- Abstract（参考訳）: 従来の強化学習とは異なり、エージェントは、絶対的な報酬ではなく、軌道ペア上の1ビット (0/1) の選好だけでフィードバックを受ける。
従来のrlフレームワークの成功は、基本となるエージェント・リワードモデルに依存しているが、システム設計者が適切な報酬関数と非自明なタスクをいかに正確に表現できるかに依存する。
我々のフレームワークの目新しいところは、手書きの数値報酬モデルを必要としない好みに基づく軌道フィードバックから学ぶ能力である。
本稿では,PbRL問題に非マルコフ的報酬を伴う形式的枠組みを定め,次元$d$の一般化線形モデルにより軌道の選好を符号化する。
遷移モデルが知られていると仮定すると、$\tilde {\mathcal{O}}\left( SH d \log (T / \delta) \sqrt{T} \right)$ のほぼ最適な後悔保証を持つアルゴリズムを提案する。
さらに、上記のアルゴリズムを未知遷移ダイナミクスの場合には拡張し、ほぼ最適の後悔を保証したアルゴリズム$\widetilde{\mathcal{o}}((\sqrt{d} + h^2 + |\mathcal{s}|)\sqrt{dt} +\sqrt{|\mathcal{s}||\mathcal{a}|th} )$を提供する。
我々の知る限りでは、我々の研究は軌道選好を伴う選好に基づくrl問題に対して厳密な後悔を与える最初の1つです。
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