論文の概要: Constrained Policy Optimization via Bayesian World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09802v2
• Date: Tue, 25 Jan 2022 16:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 12:13:56.308607
• Title: Constrained Policy Optimization via Bayesian World Models
• Title（参考訳）: ベイズ世界モデルによる制約付き政策最適化
• Authors: Yarden As, Ilnura Usmanova, Sebastian Curi, Andreas Krause
• Abstract要約: LAMBDAは、マルコフ決定プロセスを通じてモデル化された安全クリティカルタスクにおけるポリシー最適化のためのモデルに基づくアプローチである。 LAMBDA のSafety-Gymベンチマークスイートにおける技術性能について,サンプル効率と制約違反の観点から示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.0077602277004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Improving sample-efficiency and safety are crucial challenges when deploying reinforcement learning in high-stakes real world applications. We propose LAMBDA, a novel model-based approach for policy optimization in safety critical tasks modeled via constrained Markov decision processes. Our approach utilizes Bayesian world models, and harnesses the resulting uncertainty to maximize optimistic upper bounds on the task objective, as well as pessimistic upper bounds on the safety constraints. We demonstrate LAMBDA's state of the art performance on the Safety-Gym benchmark suite in terms of sample efficiency and constraint violation.
• Abstract（参考訳）: 高精細な現実世界のアプリケーションで強化学習を展開する場合、サンプル効率と安全性の向上は重要な課題である。 制約付きマルコフ決定プロセスを通じてモデル化された安全クリティカルタスクにおけるポリシー最適化のための新しいモデルベースアプローチであるLAMBDAを提案する。 提案手法は,ベイズ世界モデルを利用し,結果として生じる不確実性を利用してタスク目標の楽観的な上限を最大化し,安全性制約の悲観的上限を最大化する。 LAMBDA のSafety-Gymベンチマークスイート上で,サンプル効率と制約違反の観点から,その性能を実証する。

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