論文の概要: Tensor and Matrix Low-Rank Value-Function Approximation in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09736v2
• Date: Mon, 24 Jul 2023 21:55:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 22:00:38.357590
• Title: Tensor and Matrix Low-Rank Value-Function Approximation in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習におけるテンソルと行列低ランク値関数近似
• Authors: Sergio Rozada, Santiago Paternain, Antonio G. Marques
• Abstract要約: 強化学習(RL)における価値関数近似は中心的な問題である 本稿では,オンラインおよびモデルフリーな方法でVF行列を推定するために,Emphstochastic Low-rankアルゴリズムを用いた非パラメトリックな非パラメトリック手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.610038284393164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Value-function (VF) approximation is a central problem in Reinforcement Learning (RL). Classical non-parametric VF estimation suffers from the curse of dimensionality. As a result, parsimonious parametric models have been adopted to approximate VFs in high-dimensional spaces, with most efforts being focused on linear and neural-network-based approaches. Differently, this paper puts forth a a \emph{parsimonious non-parametric} approach, where we use \emph{stochastic low-rank algorithms} to estimate the VF matrix in an online and model-free fashion. Furthermore, as VFs tend to be multi-dimensional, we propose replacing the classical VF matrix representation with a tensor (multi-way array) representation and, then, use the PARAFAC decomposition to design an online model-free tensor low-rank algorithm. Different versions of the algorithms are proposed, their complexity is analyzed, and their performance is assessed numerically using standardized RL environments.
• Abstract（参考訳）: 値関数近似(VF)は強化学習(RL)の中心的な問題である。 古典的な非パラメトリックなvf推定は次元の呪いに苦しむ。 その結果、高次元空間のVFを近似するために擬似パラメトリックモデルが採用され、ほとんどの研究は線形およびニューラルネットワークに基づくアプローチに焦点を当てている。 異なることに、本稿では、オンラインおよびモデルフリーな方法でVF行列を推定するために \emph{parsimonious non-parametric} アプローチを提案する。 さらに,vfsは多次元化される傾向があるので,古典的vf行列表現をテンソル(多方向配列)表現に置き換え,パラファク分解を用いてオンラインモデルフリーテンソル低ランクアルゴリズムを設計することを提案する。 アルゴリズムの異なるバージョンを提案し、その複雑さを分析し、その性能を標準化されたRL環境を用いて数値的に評価する。

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