Fugu-MT 論文翻訳(概要): A2C is a special case of PPO

論文の概要: A2C is a special case of PPO

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09123v1
Date: Wed, 18 May 2022 17:58:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-20 13:55:49.835529
Title: A2C is a special case of PPO
Title（参考訳）: A2CはPPOの特殊な症例である
Authors: Shengyi Huang, Anssi Kanervisto, Antonin Raffin, Weixun Wang, Santiago Onta\~n\'on, Rousslan Fernand Julien Dossa
Abstract要約: Advantage Actor-critic (A2C) と Proximal Policy Optimization (PPO) は、ゲームAIに広く使われている深層学習アルゴリズムである。一般的な理解では、A2CとPPOは別個のアルゴリズムであるため、PPOのクリップされた目的はA2Cの目的と大きく異なるように見える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.007063285360939
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Advantage Actor-critic (A2C) and Proximal Policy Optimization (PPO) are popular deep reinforcement learning algorithms used for game AI in recent years. A common understanding is that A2C and PPO are separate algorithms because PPO's clipped objective appears significantly different than A2C's objective. In this paper, however, we show A2C is a special case of PPO. We present theoretical justifications and pseudocode analysis to demonstrate why. To validate our claim, we conduct an empirical experiment using \texttt{Stable-baselines3}, showing A2C and PPO produce the \textit{exact} same models when other settings are controlled.
Abstract（参考訳）: アドバンテージアクタークリティカル (A2C) とPPO (Proximal Policy Optimization) は近年,ゲームAIの深層強化学習アルゴリズムとして人気がある。一般的な理解では、A2CとPPOは別個のアルゴリズムであるため、PPOのクリップされた目的はA2Cの目的と大きく異なるように見える。本稿では, A2C が PPO の特別な場合であることを示す。理論的な正当化と疑似コード解析を行い,その理由を述べる。我々の主張を検証するために、我々は \texttt{stable-baselines3} を用いて経験的な実験を行い、a2c と ppo が他の設定が制御されたときに \textit{exact} と同じモデルを生成することを示した。

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