論文の概要: Adaptive Momentum-Based Policy Gradient with Second-Order Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08253v1
• Date: Tue, 17 May 2022 11:56:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 19:43:19.820651
• Title: Adaptive Momentum-Based Policy Gradient with Second-Order Information
• Title（参考訳）: 2次情報を用いた適応モーメント型政策グラディエント
• Authors: Saber Salehkaleybar, Sadegh Khorasani, Negar Kiyavash, Niao He, Patrick Thiran
• Abstract要約: SGDHess-PGと呼ばれる2次情報を勾配降下に組み込んだ分散化政策勾配法を提案する。 実験により,提案アルゴリズムが様々な制御タスクに対して有効であることと,実際に行われている技術の状況に対する優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.57892322514601
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The variance reduced gradient estimators for policy gradient methods has been one of the main focus of research in the reinforcement learning in recent years as they allow acceleration of the estimation process. We propose a variance reduced policy gradient method, called SGDHess-PG, which incorporates second-order information into stochastic gradient descent (SGD) using momentum with an adaptive learning rate. SGDHess-PG algorithm can achieve $\epsilon$-approximate first-order stationary point with $\tilde{O}(\epsilon^{-3})$ number of trajectories, while using a batch size of $O(1)$ at each iteration. Unlike most previous work, our proposed algorithm does not require importance sampling techniques which can compromise the advantage of variance reduction process. Our extensive experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm on various control tasks and its advantage over the state of the art in practice.
• Abstract（参考訳）: 政策勾配法における分散低減勾配推定器は,近年の強化学習において,推定過程の加速を可能にするため,研究の中心となっている。 本稿では,2次情報を適応学習率のモーメントを用いて確率勾配降下(SGD)に組み込んだ分散化ポリシ勾配法SGDHess-PGを提案する。 SGDHess-PGアルゴリズムは、各繰り返しで$O(1)$のバッチサイズを使用しながら、$\tilde{O}(\epsilon^{-3})$の軌道数で$\epsilon$-approximate 1次定常点を達成することができる。 従来の手法と異なり,提案アルゴリズムでは,分散還元プロセスの利点を損なうような重要サンプリング技術は必要としない。 実験結果から,提案アルゴリズムが様々な制御タスクに対して有効であることを示すとともに,実際の技術状況に対する優位性を示す。

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