論文の概要: Deep Q-learning: a robust control approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08610v1
• Date: Fri, 21 Jan 2022 09:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-24 14:24:32.791783
• Title: Deep Q-learning: a robust control approach
• Title（参考訳）: deep q-learning: 堅牢な制御アプローチ
• Authors: Bal\'azs Varga, Bal\'azs Kulcs\'ar, Morteza Haghir Chehreghani
• Abstract要約: ニューラルネットワークカーネルを用いて不確実な線形時間不変モデルを定式化し,学習を記述する。 周波数領域におけるエージェントの動作を学習し解析することの不安定さを示す。 OpenAI Gym環境における数値シミュレーションにより,$mathcalH_infty$制御学習はDouble Deep Q-learningよりも若干優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.125187280299247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we place deep Q-learning into a control-oriented perspective and study its learning dynamics with well-established techniques from robust control. We formulate an uncertain linear time-invariant model by means of the neural tangent kernel to describe learning. We show the instability of learning and analyze the agent's behavior in frequency-domain. Then, we ensure convergence via robust controllers acting as dynamical rewards in the loss function. We synthesize three controllers: state-feedback gain scheduling $\mathcal{H}_2$, dynamic $\mathcal{H}_\infty$, and constant gain $\mathcal{H}_\infty$ controllers. Setting up the learning agent with a control-oriented tuning methodology is more transparent and has well-established literature compared to the heuristics in reinforcement learning. In addition, our approach does not use a target network and randomized replay memory. The role of the target network is overtaken by the control input, which also exploits the temporal dependency of samples (opposed to a randomized memory buffer). Numerical simulations in different OpenAI Gym environments suggest that the $\mathcal{H}_\infty$ controlled learning performs slightly better than Double deep Q-learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深いQ-ラーニングを制御指向の視点に置き,その学習力学を頑健な制御から確立した手法を用いて研究する。 ニューラルネットワークカーネルを用いて不確実な線形時間不変モデルを定式化し,学習を記述する。 周波数領域におけるエージェントの動作を学習し解析することの不安定さを示す。 そして、損失関数の動的報酬として機能するロバストコントローラによる収束を保証する。 我々は3つのコントローラを合成する: state-feedback gain scheduling $\mathcal{h}_2$, dynamic $\mathcal{h}_\infty$, constant gain $\mathcal{h}_\infty$ controllers。 制御指向チューニング手法による学習エージェントのセットアップは,強化学習のヒューリスティックよりも透明性が高く,文献の確立も良好である。 さらに,本手法では,ターゲットネットワークとランダムなリプレイメモリを使用しない。 ターゲットネットワークの役割は制御入力によって超過され、サンプルの時間依存性(ランダム化されたメモリバッファに反する)も活用される。 異なるOpenAI Gym環境における数値シミュレーションにより、$\mathcal{H}_\infty$制御学習は二重深度Q-ラーニングよりもわずかに優れていることが示唆された。

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