論文の概要: Provably Efficient Kernelized Q-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10349v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 18:08:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-26 03:10:14.014832
• Title: Provably Efficient Kernelized Q-Learning
• Title（参考訳）: 効率的なカーネル化q-learning
• Authors: Shuang Liu and Hao Su
• Abstract要約: 本稿では,Q-ラーニングのカーネル化バージョンを提案し,分析する。 任意のカーネルに対する後悔の限界を導出する。 アルゴリズムを古典的な制御タスクのスイートでテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.37242007290973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose and analyze a kernelized version of Q-learning. Although a kernel space is typically infinite-dimensional, extensive study has shown that generalization is only affected by the effective dimension of the data. We incorporate such ideas into the Q-learning framework and derive regret bounds for arbitrary kernels. In particular, we provide concrete bounds for linear kernels and Gaussian RBF kernels; notably, the latter bound looks almost identical to the former, only that the actual dimension is replaced by a different notion of dimensionality. Finally, we test our algorithm on a suite of classic control tasks; remarkably, under the Gaussian RBF kernel, it achieves reasonably good performance after only 1000 environmental steps, while its neural network counterpart, deep Q-learning, still struggles.
• Abstract（参考訳）: 我々は,q-learningのカーネル化版を提案し,解析する。 カーネル空間は通常無限次元であるが、広範な研究により、一般化はデータの有効次元によってのみ影響を受けることが示されている。 このようなアイデアをqラーニングフレームワークに取り入れ,任意のカーネルに対する後悔の限界を導出する。 特に、線型核とガウス RBF 核に対して具体的な境界を提供し、特に後者の境界は前者とほとんど同じように見えるが、実際の次元は次元の異なる概念に置き換えられる。 最後に、我々はアルゴリズムを古典的な制御タスクのスイートでテストし、驚くべきことに、ガウスのRBFカーネルの下では、わずか1000の環境ステップの後、合理的に優れたパフォーマンスを達成しています。

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