論文の概要: Do Differentiable Simulators Give Better Policy Gradients?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00817v1
• Date: Wed, 2 Feb 2022 00:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-04 00:29:23.576123
• Title: Do Differentiable Simulators Give Better Policy Gradients?
• Title（参考訳）: 差別化可能なシミュレータはポリシー勾配を改善するか?
• Authors: H.J. Terry Suh, Max Simchowitz, Kaiqing Zhang, Russ Tedrake
• Abstract要約: 剛性や不連続性などの物理系の特性が一階推定器の有効性を損なう可能性があることを示す。 さらに、[01]$に$alphaを持つ$alpha$-order gradient estimatorを提案し、これは正確な勾配を正しく利用し、一階推定の効率とゼロ階法の堅牢性を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.54538644503705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Differentiable simulators promise faster computation time for reinforcement learning by replacing zeroth-order gradient estimates of a stochastic objective with an estimate based on first-order gradients. However, it is yet unclear what factors decide the performance of the two estimators on complex landscapes that involve long-horizon planning and control on physical systems, despite the crucial relevance of this question for the utility of differentiable simulators. We show that characteristics of certain physical systems, such as stiffness or discontinuities, may compromise the efficacy of the first-order estimator, and analyze this phenomenon through the lens of bias and variance. We additionally propose an $\alpha$-order gradient estimator, with $\alpha \in [0,1]$, which correctly utilizes exact gradients to combine the efficiency of first-order estimates with the robustness of zero-order methods. We demonstrate the pitfalls of traditional estimators and the advantages of the $\alpha$-order estimator on some numerical examples.
• Abstract（参考訳）: 微分シミュレータは、確率的対象のゼロ階勾配推定を1階勾配に基づく推定に置き換えることで、強化学習の高速化を約束する。 しかしながら、この質問が微分可能なシミュレーターの有用性にとって重要な意味を持つにもかかわらず、長期の水平計画と物理システム制御を伴う複雑な景観における2つの推定器の性能を決定する要因は、まだ不明である。 本研究では, 剛性や不連続性などの物理系の特性が一階推定器の有効性を損なう可能性を示し, この現象を偏りと分散のレンズを通して解析する。 さらに, 1次推定の効率とゼロ次推定のロバスト性を組み合わせた正確な勾配を正しく利用する,$\alpha \in [0,1]$の$\alpha$-order勾配推定器を提案する。 従来の推定器の落とし穴と、いくつかの数値例で$\alpha$-order推定器の利点を示す。

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