論文の概要: Actor Prioritized Experience Replay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00532v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 15:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-02 13:25:19.172530
• Title: Actor Prioritized Experience Replay
• Title（参考訳）: アクターの優先体験リプレイ
• Authors: Baturay Saglam, Furkan B. Mutlu, Dogan C. Cicek, Suleyman S. Kozat
• Abstract要約: 優先度付き体験再生(PER)では、エージェントは時間差誤差(TD)に比例した非一様確率でサンプリングされた遷移から学習することができる。 本稿では,アクター・クリティカルな手法に対する新しい経験リプレイ・サンプリング・フレームワークを紹介し,安定性の問題やPERの実証的性能の低下の背景にある最近の知見についても考察する。 我々の理論的主張を検証し、導入した手法が競合するアプローチを著しく上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A widely-studied deep reinforcement learning (RL) technique known as Prioritized Experience Replay (PER) allows agents to learn from transitions sampled with non-uniform probability proportional to their temporal-difference (TD) error. Although it has been shown that PER is one of the most crucial components for the overall performance of deep RL methods in discrete action domains, many empirical studies indicate that it considerably underperforms actor-critic algorithms in continuous control. We theoretically show that actor networks cannot be effectively trained with transitions that have large TD errors. As a result, the approximate policy gradient computed under the Q-network diverges from the actual gradient computed under the optimal Q-function. Motivated by this, we introduce a novel experience replay sampling framework for actor-critic methods, which also regards issues with stability and recent findings behind the poor empirical performance of PER. The introduced algorithm suggests a new branch of improvements to PER and schedules effective and efficient training for both actor and critic networks. An extensive set of experiments verifies our theoretical claims and demonstrates that the introduced method significantly outperforms the competing approaches and obtains state-of-the-art results over the standard off-policy actor-critic algorithms.
• Abstract（参考訳）: 優先度付き経験再現(PER)として知られる広く研究されている深層強化学習(RL)技術により、エージェントは時間差(TD)誤差に比例した一様でない確率でサンプリングされた遷移から学習することができる。 per は離散的行動領域における深い rl 法全体の性能にとって最も重要な要素の1つであることが示されているが、多くの経験的研究は、連続制御においてアクター-批判的アルゴリズムをかなり過小評価していることを示している。 理論的には、アクターネットワークは、大きなTDエラーを持つ遷移で効果的に訓練できないことを示す。 その結果、Q-ネットワークの下で計算された近似ポリシー勾配は、最適Q-関数で計算された実際の勾配から分岐する。 そこで本研究では,アクタ-批判的手法に対する新しい経験リプレイサンプリングフレームワークを導入し,安定性の問題やperの低経験的性能の背景にある最近の知見についても考察する。 導入されたアルゴリズムはPERの改良の新たなブランチを提案し、アクターネットワークと批評家ネットワークの両方で効率的かつ効率的なトレーニングをスケジュールする。 我々の理論的主張を検証し、提案手法が競合するアプローチを著しく上回り、標準的な非政治的アクター批判アルゴリズムよりも最先端の結果が得られることを示した。

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