論文の概要: Invariance in Policy Optimisation and Partial Identifiability in Reward Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07475v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 20:19:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 12:16:35.147448
• Title: Invariance in Policy Optimisation and Partial Identifiability in Reward Learning
• Title（参考訳）: 逆学習における政策最適化の不変性と部分的不確定性
• Authors: Joar Skalse, Matthew Farrugia-Roberts, Stuart Russell, Alessandro Abate, Adam Gleave
• Abstract要約: 複数の報酬関数がデータに等しく適合していることが、無限のデータ極限においても示される。 政策最適化などの下流業務におけるこの部分的識別可能性の影響を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.4640841144101
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It's challenging to design reward functions for complex, real-world tasks. Reward learning lets one instead infer reward functions from data. However, multiple reward functions often fit the data equally well, even in the infinite-data limit. Prior work often considers reward functions to be uniquely recoverable, by imposing additional assumptions on data sources. By contrast, we formally characterise the partial identifiability of popular data sources, including demonstrations and trajectory preferences, under multiple common sets of assumptions. We analyse the impact of this partial identifiability on downstream tasks such as policy optimisation, including under changes in environment dynamics. We unify our results in a framework for comparing data sources and downstream tasks by their invariances, with implications for the design and selection of data sources for reward learning.
• Abstract（参考訳）: 複雑な現実世界のタスクに報酬関数を設計することは困難です。 逆学習は代わりにデータから報酬関数を推論する。 しかし、複数の報酬関数は、無限のデータ極限においても、しばしばデータに等しく適合する。 以前の作業では、データソースに追加の仮定を課すことで、報酬関数が一意に回復可能であると考えることが多い。 対照的に,実演や軌道選好を含む一般的なデータソースの部分的識別性を,複数の一般的な仮定の下で形式的に特徴付ける。 この部分的識別性が,環境力学の変化を含む,政策最適化などの下流タスクに与える影響を分析した。 我々は、データソースと下流タスクを不変性によって比較するフレームワークで結果を統一し、報奨学習のためのデータソースの設計と選択に影響を及ぼす。

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