論文の概要: The Benefits of Model-Based Generalization in Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02222v3
- Date: Mon, 10 Jul 2023 16:07:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 22:35:41.932772
- Title: The Benefits of Model-Based Generalization in Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習におけるモデルベース一般化の利点
- Authors: Kenny Young, Aditya Ramesh, Louis Kirsch, J\"urgen Schmidhuber
- Abstract要約: 経験リプレイ(ER)は, 深部RLの安定性と効率向上に有効であることが証明された, 単純なモデルであると考えられる。
原則として、学習されたパラメトリックモデルは、実体験から一般化し、付加可能な経験でデータセットを増強することで、ERを改善することができる。
ここでは、学習モデルによって生成されたデータが有用であると期待できる時期と方法について、理論的、実証的な知見を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.434117284660125
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Model-Based Reinforcement Learning (RL) is widely believed to have the
potential to improve sample efficiency by allowing an agent to synthesize large
amounts of imagined experience. Experience Replay (ER) can be considered a
simple kind of model, which has proved effective at improving the stability and
efficiency of deep RL. In principle, a learned parametric model could improve
on ER by generalizing from real experience to augment the dataset with
additional plausible experience. However, given that learned value functions
can also generalize, it is not immediately obvious why model generalization
should be better. Here, we provide theoretical and empirical insight into when,
and how, we can expect data generated by a learned model to be useful. First,
we provide a simple theorem motivating how learning a model as an intermediate
step can narrow down the set of possible value functions more than learning a
value function directly from data using the Bellman equation. Second, we
provide an illustrative example showing empirically how a similar effect occurs
in a more concrete setting with neural network function approximation. Finally,
we provide extensive experiments showing the benefit of model-based learning
for online RL in environments with combinatorial complexity, but factored
structure that allows a learned model to generalize. In these experiments, we
take care to control for other factors in order to isolate, insofar as
possible, the benefit of using experience generated by a learned model relative
to ER alone.
- Abstract（参考訳）: モデルベース強化学習(RL)は、エージェントが大量の想像上の経験を合成できるようにすることで、サンプル効率を向上させる可能性があると広く信じられている。
経験リプレイ(ER)は, 深部RLの安定性と効率向上に有効であることが証明された, 単純なモデルであると考えられる。
原則として、学習されたパラメトリックモデルは、実体験から一般化し、付加可能な経験でデータセットを増強することで、ERを改善することができる。
しかし、学習値関数も一般化できるので、なぜモデル一般化が良いのかはすぐには明らかではない。
ここでは,学習モデルが生成したデータの有用性について,理論的かつ実証的な知見を提供する。
まず、中間ステップとしてモデルを学ぶことは、ベルマン方程式を用いてデータから直接値関数を学習するよりも、可能な値関数の集合を狭めることができるという単純な定理を提供する。
第2に、ニューラルネットワーク関数近似を用いたより具体的な環境で、同様の効果がどのように起こるかを実証的に示す。
最後に,コンビネート複雑環境におけるオンラインrlにおけるモデルベース学習のメリットを示すとともに,学習モデルの一般化を可能にするファクタード構造を提案する。
これらの実験では,ERに対して学習モデルが生成した経験を可能な限り分離するために,他の要因の制御に注意する。
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