論文の概要: Regularizing a Model-based Policy Stationary Distribution to Stabilize Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07166v1
• Date: Tue, 14 Jun 2022 20:56:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 12:43:16.599920
• Title: Regularizing a Model-based Policy Stationary Distribution to Stabilize Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習を安定化するモデルベース政策定常分布の定式化
• Authors: Shentao Yang, Yihao Feng, Shujian Zhang, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: オフライン強化学習(RL)は、古典的なRLアルゴリズムのパラダイムを拡張して、静的データセットから純粋に学習する。 オフラインRLの鍵となる課題は、オフラインデータの分布と学習されたポリシーの定常状態分布とのミスマッチによって引き起こされるポリシートレーニングの不安定性である。 政策最適化プロセス中にオフラインデータに対する現在の方針の定常分布を正規化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.19209005400561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) extends the paradigm of classical RL algorithms to purely learning from static datasets, without interacting with the underlying environment during the learning process. A key challenge of offline RL is the instability of policy training, caused by the mismatch between the distribution of the offline data and the undiscounted stationary state-action distribution of the learned policy. To avoid the detrimental impact of distribution mismatch, we regularize the undiscounted stationary distribution of the current policy towards the offline data during the policy optimization process. Further, we train a dynamics model to both implement this regularization and better estimate the stationary distribution of the current policy, reducing the error induced by distribution mismatch. On a wide range of continuous-control offline RL datasets, our method indicates competitive performance, which validates our algorithm. The code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、古典的なRLアルゴリズムのパラダイムを拡張して、学習プロセス中に基礎となる環境と対話することなく、静的データセットから純粋に学習する。 オフラインRLの鍵となる課題は、オフラインデータの分布と学習されたポリシーの定常状態分布とのミスマッチによって引き起こされるポリシートレーニングの不安定性である。 分散ミスマッチによる有害な影響を避けるため、政策最適化プロセス中に現在の方針のオフラインデータに対する静止分布を正規化する。 さらに、この正規化を実装し、現在のポリシーの定常分布をより良く推定するためにダイナミクスモデルを訓練し、分布ミスマッチによる誤差を低減させる。 幅広い連続制御型オフラインrlデータセットにおいて,本手法は競合性能を示し,アルゴリズムを検証している。 コードは公開されている。

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