論文の概要: DARA: Dynamics-Aware Reward Augmentation in Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06662v1
• Date: Sun, 13 Mar 2022 14:30:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-15 16:16:08.228081
• Title: DARA: Dynamics-Aware Reward Augmentation in Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: DARA: オフライン強化学習におけるダイナミック・アウェア・リワード強化
• Authors: Jinxin Liu, Hongyin Zhang, Donglin Wang
• Abstract要約: オフライン強化学習アルゴリズムは、固定データセットが利用可能で、新しいエクスペリエンスを取得できないような設定に適用されることを約束する。 本稿では,他のダイナミックスから収集した(ソース)オフラインデータを用いて,大規模な(ターゲット)オフラインデータの要求を緩和することで,オフラインダイナミックス適応を定式化する。 ターゲットとするオフラインデータの量が少ないため、シミュレーションと実世界の両方のタスクにおいて、従来のオフラインRLメソッドよりも一貫してパフォーマンスが向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.664027379555183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning algorithms promise to be applicable in settings where a fixed dataset is available and no new experience can be acquired. However, such formulation is inevitably offline-data-hungry and, in practice, collecting a large offline dataset for one specific task over one specific environment is also costly and laborious. In this paper, we thus 1) formulate the offline dynamics adaptation by using (source) offline data collected from another dynamics to relax the requirement for the extensive (target) offline data, 2) characterize the dynamics shift problem in which prior offline methods do not scale well, and 3) derive a simple dynamics-aware reward augmentation (DARA) framework from both model-free and model-based offline settings. Specifically, DARA emphasizes learning from those source transition pairs that are adaptive for the target environment and mitigates the offline dynamics shift by characterizing state-action-next-state pairs instead of the typical state-action distribution sketched by prior offline RL methods. The experimental evaluation demonstrates that DARA, by augmenting rewards in the source offline dataset, can acquire an adaptive policy for the target environment and yet significantly reduce the requirement of target offline data. With only modest amounts of target offline data, our performance consistently outperforms the prior offline RL methods in both simulated and real-world tasks.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習アルゴリズムは、固定データセットが利用可能で、新しいエクスペリエンスが取得できない設定に適用できることを約束している。 しかし、このような定式化は必然的にオフラインデータ処理であり、実際には、1つの特定のタスクに対する大規模なオフラインデータセットを1つの特定の環境上で収集するのも費用がかかる。 そこで本研究では, 1) 広範な(ターゲット)オフラインデータの要求を緩和するために、他のダイナミクスから収集された(ソース)オフラインデータを使用して、オフラインダイナミックス適応を公式化する。 2)事前オフラインメソッドが十分にスケールしないダイナミクスシフト問題の特徴と課題 3) モデルフリーおよびモデルベースオフライン設定の両方から、シンプルなDynamics-Aware reward Augmentation (DARA)フレームワークを導き出す。 具体的には、DARAは、ターゲット環境に適応するソース遷移ペアからの学習を強調し、以前のオフラインRL法でスケッチされた典型的な状態-動作分布ではなく、状態-動作-next状態ペアを特徴付けることによって、オフラインダイナミクスシフトを緩和する。 実験評価の結果、daraは、ソースオフラインデータセットの報酬を増強することで、ターゲット環境に対する適応ポリシーを取得しながら、ターゲットオフラインデータの必要性を著しく低減できることが示されている。 ターゲットとするオフラインデータの量が少ないため、シミュレーションと実世界の両方のタスクにおいて、従来のオフラインRLメソッドよりも一貫してパフォーマンスが向上します。

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