論文の概要: Recursive Least Squares Policy Control with Echo State Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04781v1
• Date: Thu, 13 Jan 2022 03:41:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-14 14:15:44.389112
• Title: Recursive Least Squares Policy Control with Echo State Network
• Title（参考訳）: エコー状態ネットワークを用いた再帰最小二乗制御
• Authors: Chunyuan Zhang, Chao Liu, Qi Song and Jie Zhao
• Abstract要約: 本稿では,ESNRLS-QとESNRLS-Sarsaの2つの新しいポリシー制御アルゴリズムを提案する。 トレーニングサンプルの相関性を低減するために,リークインテグレータESNとミニバッチ学習モードを用いる。 ミニバッチモードにおけるESNのトレーニングに適したRSSを実現するために,RSS相関行列を更新するための平均近似法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.555929738017344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The echo state network (ESN) is a special type of recurrent neural networks for processing the time-series dataset. However, limited by the strong correlation among sequential samples of the agent, ESN-based policy control algorithms are difficult to use the recursive least squares (RLS) algorithm to update the ESN's parameters. To solve this problem, we propose two novel policy control algorithms, ESNRLS-Q and ESNRLS-Sarsa. Firstly, to reduce the correlation of training samples, we use the leaky integrator ESN and the mini-batch learning mode. Secondly, to make RLS suitable for training ESN in mini-batch mode, we present a new mean-approximation method for updating the RLS correlation matrix. Thirdly, to prevent ESN from over-fitting, we use the L1 regularization technique. Lastly, to prevent the target state-action value from overestimation, we employ the Mellowmax method. Simulation results show that our algorithms have good convergence performance.
• Abstract（参考訳）: エコー状態ネットワーク(ESN)は時系列データセットを処理するための特別なタイプのリカレントニューラルネットワークである。 しかし、エージェントのシーケンシャルなサンプル間の強い相関によって制限されるため、ESNのパラメータを更新するために再帰最小二乗法(RLS)アルゴリズムを使用するのは困難である。 そこで本研究では,ESNRLS-QとESNRLS-Sarsaの2つのポリシー制御アルゴリズムを提案する。 まず、トレーニングサンプルの相関を小さくするために、漏れやすい積分器ESNとミニバッチ学習モードを用いる。 第二に,小型バッチモードでのEMS訓練に適したRSSを実現するために,RSS相関行列を更新するための平均近似法を提案する。 第3に,esnの過剰フィッティングを防止するため,l1正規化手法を用いる。 最後に,目標状態-作用値の過大評価を防止するために,Mellowmax法を用いる。 シミュレーションの結果,アルゴリズムの収束性能は良好であった。

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