論文の概要: On Practical Reinforcement Learning: Provable Robustness, Scalability, and Statistical Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01758v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 15:10:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 14:37:40.924361
• Title: On Practical Reinforcement Learning: Provable Robustness, Scalability, and Statistical Efficiency
• Title（参考訳）: 実践的強化学習について:確率的ロバスト性、スケーラビリティ、統計的効率性
• Authors: Thanh Nguyen-Tang
• Abstract要約: この論文は、現代の実践的考察において、基礎強化学習(RL)法を厳格に研究している。 それぞれの設定において、論文は研究すべき問題を動機付け、現在の文献をレビューし、証明可能な効率保証を備えた計算効率の良いアルゴリズムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This thesis rigorously studies fundamental reinforcement learning (RL) methods in modern practical considerations, including robust RL, distributional RL, and offline RL with neural function approximation. The thesis first prepares the readers with an overall overview of RL and key technical background in statistics and optimization. In each of the settings, the thesis motivates the problems to be studied, reviews the current literature, provides computationally efficient algorithms with provable efficiency guarantees, and concludes with future research directions. The thesis makes fundamental contributions to the three settings above, both algorithmically, theoretically, and empirically, while staying relevant to practical considerations.
• Abstract（参考訳）: この論文は、ロバストRL、分布RL、および神経機能近似を用いたオフラインRLを含む、現代の実践的考察において、基礎強化学習法を厳格に研究している。 論文はまず、rlの概要と統計と最適化における重要な技術的背景を読者に提供する。 それぞれの設定において、論文は研究すべき問題を動機付け、現在の文献をレビューし、証明可能な効率保証を備えた計算効率の良いアルゴリズムを提供し、将来の研究方向で結論付ける。 この論文は、アルゴリズム的、理論的、経験的に、上の3つの設定に基本的な貢献をし、実践的な考察に関係している。

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