論文の概要: Dealing with the Unknown: Pessimistic Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05440v1
• Date: Tue, 9 Nov 2021 22:38:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 00:37:15.790097
• Title: Dealing with the Unknown: Pessimistic Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 未知:悲観的オフライン強化学習の扱い
• Authors: Jinning Li, Chen Tang, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan
• Abstract要約: 本稿では, PessORLアルゴリズムを用いて, エージェントを慣れ親しんだ領域に積極的に誘導する手法を提案する。 我々は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)状態に起因する問題に注目し、トレーニングデータセットに欠けている状態において、意図的に高い価値をペナルティ化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.30634466168587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) has been shown effective in domains where the agent can learn policies by actively interacting with its operating environment. However, if we change the RL scheme to offline setting where the agent can only update its policy via static datasets, one of the major issues in offline reinforcement learning emerges, i.e. distributional shift. We propose a Pessimistic Offline Reinforcement Learning (PessORL) algorithm to actively lead the agent back to the area where it is familiar by manipulating the value function. We focus on problems caused by out-of-distribution (OOD) states, and deliberately penalize high values at states that are absent in the training dataset, so that the learned pessimistic value function lower bounds the true value anywhere within the state space. We evaluate the PessORL algorithm on various benchmark tasks, where we show that our method gains better performance by explicitly handling OOD states, when compared to those methods merely considering OOD actions.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(rl)は、エージェントがその運用環境と積極的に相互作用することによってポリシーを学習できる領域において有効であることが示されている。 しかし、エージェントが静的データセットを通じてのみポリシーを更新できるオフライン設定にrlスキームを変更すると、オフライン強化学習における大きな問題の1つ、すなわち分散シフトが現れます。 本稿では,PessORLアルゴリズムを用いて,エージェントを値関数を操作することで慣れ親しんだ領域に積極的に誘導する手法を提案する。 我々は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)状態に起因する問題に焦点を合わせ、学習データセットに欠落している状態において、故意に高い値をペナルティ化するので、学習された悲観的値関数が状態空間内の真値を低くする。 我々は,PassORL アルゴリズムを様々なベンチマークタスクで評価し,OOD 動作のみを考慮した手法と比較して,OOD 状態を明示的に処理することで性能が向上することを示した。

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