論文の概要: RAMBO-RL: Robust Adversarial Model-Based Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12581v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 20:42:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-04-28 13:13:25.417937
• Title: RAMBO-RL: Robust Adversarial Model-Based Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: RAMBO-RL:ロバスト適応モデルに基づくオフライン強化学習
• Authors: Marc Rigter, Bruno Lacerda, Nick Hawes
• Abstract要約: 本稿では,モデルベースオフラインRLの新しいアプローチであるRobust Adversarial Model-Based Offline RL(RAMBO)を提案する。 保守性を達成するため、敵環境モデルに対して2プレイヤーゼロ和ゲームとして問題を定式化する。 我々は,オフラインRLベンチマークに対する我々のアプローチを評価し,我々のアプローチが技術性能の状態を達成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.183124892686239
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) aims to find near-optimal policies from logged data without further environment interaction. Model-based algorithms, which learn a model of the environment from the dataset and perform conservative policy optimisation within that model, have emerged as a promising approach to this problem. In this work, we present Robust Adversarial Model-Based Offline RL (RAMBO), a novel approach to model-based offline RL. To achieve conservatism, we formulate the problem as a two-player zero sum game against an adversarial environment model. The model is trained minimise the value function while still accurately predicting the transitions in the dataset, forcing the policy to act conservatively in areas not covered by the dataset. To approximately solve the two-player game, we alternate between optimising the policy and optimising the model adversarially. The problem formulation that we address is theoretically grounded, resulting in a PAC performance guarantee and a pessimistic value function which lower bounds the value function in the true environment. We evaluate our approach on widely studied offline RL benchmarks, and demonstrate that our approach achieves state of the art performance.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、さらなる環境相互作用を伴わないログデータから、ほぼ最適なポリシーを見つけることを目的としている。 データセットから環境のモデルを学び、そのモデル内で保守的なポリシー最適化を行うモデルベースのアルゴリズムは、この問題に対して有望なアプローチとして現れてきた。 本稿では,モデルベースオフラインRLの新しいアプローチであるRobust Adversarial Model-Based Offline RL(RAMBO)を提案する。 保守性を達成するため、敵環境モデルに対して2プレイヤーゼロ和ゲームとして問題を定式化する。 モデルは、データセットの遷移を正確に予測しながら、値関数を最小化し、ポリシーをデータセットでカバーされていない領域で保守的に振る舞うように訓練される。 両プレイヤーのゲームを大まかに解くため、ポリシーの最適化とモデルを逆向きに最適化するのを交互に行う。 提案する問題定式化は理論的に根拠づけられ、その結果pac性能保証と真環境における値関数の境界を低くする悲観的値関数となる。 我々は,オフラインRLベンチマークに対する我々のアプローチを評価し,我々のアプローチが技術性能の状態を達成できることを実証した。

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