論文の概要: Selective Credit Assignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09699v1
• Date: Sun, 20 Feb 2022 00:07:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-22 15:14:47.950917
• Title: Selective Credit Assignment
• Title（参考訳）: 選択的クレジット割り当て
• Authors: Veronica Chelu, Diana Borsa, Doina Precup, Hado van Hasselt
• Abstract要約: 選択的クレジット代入のための時間差アルゴリズムについて統一的な視点を述べる。 価値に基づく学習と計画アルゴリズムへの重み付けの適用に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.41789233550586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient credit assignment is essential for reinforcement learning algorithms in both prediction and control settings. We describe a unified view on temporal-difference algorithms for selective credit assignment. These selective algorithms apply weightings to quantify the contribution of learning updates. We present insights into applying weightings to value-based learning and planning algorithms, and describe their role in mediating the backward credit distribution in prediction and control. Within this space, we identify some existing online learning algorithms that can assign credit selectively as special cases, as well as add new algorithms that assign credit backward in time counterfactually, allowing credit to be assigned off-trajectory and off-policy.
• Abstract（参考訳）: 予測と制御の両方において、強化学習アルゴリズムには効率的なクレジット割り当てが不可欠である。 選択的クレジット代入のための時間差アルゴリズムについて統一的な視点を述べる。 これらの選択アルゴリズムは、学習更新の寄与を定量化するために重み付けを適用する。 我々は,価値ベースの学習と計画アルゴリズムに重み付けを適用することへの洞察を示し,予測と制御における後方信用分布の仲介におけるその役割について述べる。 この領域内では、信用を特別なケースとして選択的に割り当てることができる既存のオンライン学習アルゴリズムと、信用を反事実的に後方に割り当て、信用をオフトラックとオフポリティシーに割り当てる新しいアルゴリズムを識別する。

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