論文の概要: Byzantine-Robust Online and Offline Distributed Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00165v1
- Date: Wed, 1 Jun 2022 00:44:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-02 16:43:30.618147
- Title: Byzantine-Robust Online and Offline Distributed Reinforcement Learning
- Title(参考訳): Byzantine-Robust Onlineとオフライン分散強化学習
- Authors: Yiding Chen, Xuezhou Zhang, Kaiqing Zhang, Mengdi Wang, Xiaojin Zhu
- Abstract要約: 本稿では,複数のエージェントが環境を探索し,その経験を中央サーバを通じて伝達する分散強化学習環境について考察する。
エージェントの$alpha$-fractionは敵対的であり、任意の偽情報を報告することができる。
我々は、これらの対立エージェントの存在下で、マルコフ決定プロセスの根底にある準最適政策を特定することを模索する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 60.970950468309056
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider a distributed reinforcement learning setting where multiple
agents separately explore the environment and communicate their experiences
through a central server. However, $\alpha$-fraction of agents are adversarial
and can report arbitrary fake information. Critically, these adversarial agents
can collude and their fake data can be of any sizes. We desire to robustly
identify a near-optimal policy for the underlying Markov decision process in
the presence of these adversarial agents. Our main technical contribution is
Weighted-Clique, a novel algorithm for the robust mean estimation from batches
problem, that can handle arbitrary batch sizes. Building upon this new
estimator, in the offline setting, we design a Byzantine-robust distributed
pessimistic value iteration algorithm; in the online setting, we design a
Byzantine-robust distributed optimistic value iteration algorithm. Both
algorithms obtain near-optimal sample complexities and achieve superior
robustness guarantee than prior works.
- Abstract(参考訳): 我々は,複数のエージェントが個別に環境を探索し,その経験を中央サーバを通じて伝達する分散強化学習環境を考える。
しかし、エージェントの$\alpha$-fractionは敵対的であり、任意の偽情報を報告できる。
批判的に言えば、これらの敵対的エージェントは衝突しうるし、偽データはどんな大きさでもできる。
我々は,これらの敵エージェントの存在下でのマルコフ決定過程の最適に近い方針を強固に特定したい。
我々の主な技術的貢献はWeighted-Cliqueであり、これは任意のバッチサイズを扱うことができるバッチ問題から堅牢な平均推定のための新しいアルゴリズムである。
この新たな推定器をオフライン環境で構築し、Byzantine-robust分散悲観的値反復アルゴリズムを設計し、オンライン環境ではByzantine-robust分散楽観的値反復アルゴリズムを設計する。
どちらのアルゴリズムも、ほぼ最適サンプルの複雑さを求め、以前の手法よりも優れた堅牢性を保証する。
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