論文の概要: Non-Linear Reinforcement Learning in Large Action Spaces: Structural Conditions and Sample-efficiency of Posterior Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08248v2
- Date: Wed, 7 Aug 2024 20:39:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 21:34:30.514125
- Title: Non-Linear Reinforcement Learning in Large Action Spaces: Structural Conditions and Sample-efficiency of Posterior Sampling
- Title(参考訳): 大規模行動空間における非線形強化学習:後部サンプリングの構造条件とサンプル効率
- Authors: Alekh Agarwal, Tong Zhang,
- Abstract要約: 一般作用空間を線形埋め込み性条件下で保持する非線形関数近似の最初の結果を示す。
最悪の場合,RL問題のランクパラメータでスケールが保証される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.371541697552928
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Provably sample-efficient Reinforcement Learning (RL) with rich observations and function approximation has witnessed tremendous recent progress, particularly when the underlying function approximators are linear. In this linear regime, computationally and statistically efficient methods exist where the potentially infinite state and action spaces can be captured through a known feature embedding, with the sample complexity scaling with the (intrinsic) dimension of these features. When the action space is finite, significantly more sophisticated results allow non-linear function approximation under appropriate structural constraints on the underlying RL problem, permitting for instance, the learning of good features instead of assuming access to them. In this work, we present the first result for non-linear function approximation which holds for general action spaces under a linear embeddability condition, which generalizes all linear and finite action settings. We design a novel optimistic posterior sampling strategy, TS^3 for such problems, and show worst case sample complexity guarantees that scale with a rank parameter of the RL problem, the linear embedding dimension introduced in this work and standard measures of the function class complexity.
- Abstract(参考訳): リッチな観測と関数近似を備えたRL(Reinforcement Learning)は,特に基礎となる関数近似器が線形である場合,近年著しく進歩している。
この線形状態において、計算的かつ統計的に効率的な方法は、既知の特徴埋め込みを通じて潜在的に無限の状態と作用空間をキャプチャし、これらの特徴の(本質的な)次元のサンプル複雑性をスケーリングするものである。
作用空間が有限であるとき、さらに高度な結果により、基礎となるRL問題に対する適切な構造的制約の下での非線形関数近似が可能となり、例えば、それらへのアクセスを仮定する代わりに良い特徴の学習が可能になる。
本研究では, 一般作用空間を線形埋め込み性条件下で保持する非線形関数近似の最初の結果を示す。
このような問題に対する新しい楽観的な後続サンプリング戦略TS^3を設計し、RL問題のランクパラメータによるスケール保証、本研究で導入された線形埋め込み次元、および関数クラスの複雑性の標準尺度を示す。
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