論文の概要: L2C2: Locally Lipschitz Continuous Constraint towards Stable and Smooth Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07152v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 02:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 15:43:18.137834
• Title: L2C2: Locally Lipschitz Continuous Constraint towards Stable and Smooth Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: L2C2: 安定・平滑強化学習への局所リプシッツ連続制約
• Authors: Taisuke Kobayashi
• Abstract要約: 強化学習(RL)は、学習過程の不安定さと、取得したポリシーのノイズに対する感受性で知られている。 本稿では、ポリシーと値関数のスムーズな安定化に向けて、RLの新しい正規化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.071506311915396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a new regularization technique for reinforcement learning (RL) towards making policy and value functions smooth and stable. RL is known for the instability of the learning process and the sensitivity of the acquired policy to noise. Several methods have been proposed to resolve these problems, and in summary, the smoothness of policy and value functions learned mainly in RL contributes to these problems. However, if these functions are extremely smooth, their expressiveness would be lost, resulting in not obtaining the global optimal solution. This paper therefore considers RL under local Lipschitz continuity constraint, so-called L2C2. By designing the spatio-temporal locally compact space for L2C2 from the state transition at each time step, the moderate smoothness can be achieved without loss of expressiveness. Numerical noisy simulations verified that the proposed L2C2 outperforms the task performance while smoothing out the robot action generated from the learned policy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,政策と価値機能を円滑かつ安定にするための強化学習(RL)のための新しい正規化手法を提案する。 RLは学習過程の不安定さと、取得したポリシーのノイズに対する感受性で知られている。 これらの問題を解決するためにいくつかの方法が提案され、まとめると、RLで主に学んだポリシーと値関数の滑らかさがこれらの問題に寄与する。 しかし、これらの関数が非常に滑らかであれば、その表現性が失われ、大域最適解が得られない。 そこで本稿では、局所リプシッツ連続性制約(L2C2)の下でRLを考える。 各段階における状態遷移からL2C2の時空間的局所コンパクト空間を設計することにより、表現性を損なうことなく適度な滑らか性を実現できる。 提案するl2c2は,学習方針から生成したロボット動作を平滑化しつつ,タスク性能を上回ることを確認した。

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