論文の概要: Discovered Policy Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05639v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 17:32:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 14:27:37.980898
• Title: Discovered Policy Optimisation
• Title（参考訳）: 政策最適化の発見
• Authors: Chris Lu, Jakub Grudzien Kuba, Alistair Letcher, Luke Metz, Christian Schroeder de Witt, Jakob Foerster
• Abstract要約: メタラーニングによってミラーラーニング空間を探索する。 LPOを分析することで、政策最適化に関する独自の洞察を得ることができます。 我々は、新しい閉形式RLアルゴリズム、Discovered Policy optimizationを定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.458523575470384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The last decade has been revolutionary for reinforcement learning (RL) - it can now solve complex decision and control problems. Successful RL methods were handcrafted using mathematical derivations, intuition, and experimentation. This approach has a major shortcoming: It results in specific solutions to the RL problem, rather than a protocol for discovering efficient and robust methods. In contrast, the emerging field of meta-learning provides a toolkit for automatic machine learning method optimisation, potentially addressing this flaw. However, black-box approaches which attempt to discover RL algorithms with minimal prior structure have thus far not been successful. Mirror Learning, which includes RL algorithms, such as PPO, offers a potential framework. In this paper we explore the Mirror Learning space by meta-learning a "drift" function. We refer to the result as Learnt Policy Optimisation (LPO). By analysing LPO we gain original insights into policy optimisation which we use to formulate a novel, closed-form RL algorithm, Discovered Policy Optimisation (DPO). Our experiments in Brax environments confirm state-of-the-art performance of LPO and DPO, as well as their transfer to unseen settings.
• Abstract（参考訳）: この10年は強化学習(RL)に革命的であり、複雑な意思決定と制御の問題を解決することができる。 成功したRL法は、数学的導出、直観、実験を用いて手作りされた。 このアプローチには大きな欠点があり、効率的でロバストなメソッドを発見するためのプロトコルではなく、rl問題に対する特定の解決策をもたらす。 対照的に、メタ学習の新興分野は、自動機械学習メソッド最適化のためのツールキットを提供し、この欠陥に対処する可能性がある。 しかし、最小の事前構造を持つRLアルゴリズムを発見しようとするブラックボックスアプローチは、今のところ成功していない。 PPOのようなRLアルゴリズムを含むミラーラーニングは、潜在的なフレームワークを提供する。 本稿では,「ドリフト」関数をメタラーニングすることでミラーラーニング空間を探索する。 我々は、その結果を学習政策最適化(LPO)と呼ぶ。 LPOを解析することにより、新しい閉形式RLアルゴリズムであるDiscovered Policy Optimisation (DPO)を定式化するポリシー最適化に関する独自の洞察を得る。 ブラックス環境における実験により,LPOとDPOの最先端性能が確認できた。

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