論文の概要: Conjugated Discrete Distributions for Distributional Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07424v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 14:14:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 14:21:37.495392
• Title: Conjugated Discrete Distributions for Distributional Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 分布強化学習のための共役離散分布
• Authors: Bj\"orn Lindenberg, Jonas Nordqvist, Karl-Olof Lindahl
• Abstract要約: 最も成功した方法の1つは、非決定論的プロセスがある場合、最適なポリシーを得られないことを示します。 我々は、分散強化学習が、この状況を完全に改善するのに役立つと論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work we continue to build upon recent advances in reinforcement learning for finite Markov processes. A common approach among previous existing algorithms, both single-actor and distributed, is to either clip rewards or to apply a transformation method on Q-functions to handle a large variety of magnitudes in real discounted returns. We theoretically show that one of the most successful methods may not yield an optimal policy if we have a non-deterministic process. As a solution, we argue that distributional reinforcement learning lends itself to remedy this situation completely. By the introduction of a conjugated distributional operator we may handle a large class of transformations for real returns with guaranteed theoretical convergence. We propose an approximating single-actor algorithm based on this operator that trains agents directly on unaltered rewards using a proper distributional metric given by the Cram\'er distance. To evaluate its performance in a stochastic setting we train agents on a suite of 55 Atari 2600 games using sticky-actions and obtain state-of-the-art performance compared to other well-known algorithms in the Dopamine framework.
• Abstract（参考訳）: この研究は、有限マルコフ過程に対する強化学習の最近の進歩に基づき続けている。 従来のアルゴリズム(シングルアクターと分散の両方)の一般的なアプローチは、報酬をクリップするか、Q関数に変換法を適用して実割引リターンで様々な大きさを扱うことである。 理論的には、最も成功した方法の1つは、非決定論的プロセスを持つ場合、最適方針を導くことができない。 解決策として、分散強化学習は、この状況を完全に改善するのに役立つと論じる。 共役分布作用素の導入により、理論収束が保証された実リターンに対する大きな変換クラスを扱うことができる。 本稿では,この演算子に基づいて,Cram\'er 距離によって与えられる適切な分布距離を用いて,未調整報酬に直接エージェントを訓練する。 確率的環境での性能を評価するため,55のAtari 2600のゲームに対して,ステディアクションを用いてエージェントを訓練し,ドパミンフレームワークの他のよく知られたアルゴリズムと比較して最先端のパフォーマンスを得る。

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