論文の概要: Max-Min Off-Policy Actor-Critic Method Focusing on Worst-Case Robustness to Model Misspecification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03413v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 10:18:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:51:26.902270
• Title: Max-Min Off-Policy Actor-Critic Method Focusing on Worst-Case Robustness to Model Misspecification
• Title（参考訳）: モデルミス種別に対するワーストケースロバスト性に着目した最大極小オフポリティアクタ臨界法
• Authors: Takumi Tanabe, Rei Sato, Kazuto Fukuchi, Jun Sakuma, Youhei Akimoto
• Abstract要約: 本研究は,不確実性パラメータを含むシミュレーション環境とその可能な値の集合を含むシナリオに焦点を当てる。 本研究の目的は,不確実性パラメータセット上での最悪の性能を最適化し,対応する実環境における性能を保証することである。 マルチジョイント・ダイナミックスと接触(MuJoCo)環境の実験により,提案手法は複数のベースライン・アプローチに比較して最悪の性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.241676350331968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of reinforcement learning, because of the high cost and risk of policy training in the real world, policies are trained in a simulation environment and transferred to the corresponding real-world environment. However, the simulation environment does not perfectly mimic the real-world environment, lead to model misspecification. Multiple studies report significant deterioration of policy performance in a real-world environment. In this study, we focus on scenarios involving a simulation environment with uncertainty parameters and the set of their possible values, called the uncertainty parameter set. The aim is to optimize the worst-case performance on the uncertainty parameter set to guarantee the performance in the corresponding real-world environment. To obtain a policy for the optimization, we propose an off-policy actor-critic approach called the Max-Min Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient algorithm (M2TD3), which solves a max-min optimization problem using a simultaneous gradient ascent descent approach. Experiments in multi-joint dynamics with contact (MuJoCo) environments show that the proposed method exhibited a worst-case performance superior to several baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: 強化学習の分野では、実世界における政策訓練のコストとリスクが高いため、政策はシミュレーション環境で訓練され、対応する実世界環境に移される。 しかし、シミュレーション環境は現実世界の環境を完全に模倣するものではなく、モデルのミススペクテーションにつながる。 複数の研究が実環境における政策性能の著しい劣化を報告している。 本研究では,不確実性パラメータを含むシミュレーション環境と,不確実性パラメータセットと呼ばれる,可能な値の集合を含むシナリオに着目した。 本研究の目的は,不確実性パラメータセットの最悪の性能を最適化し,対応する実環境における性能を保証することである。 最適化のためのポリシを得るために,最大勾配上昇降下法を用いて最大最小最適化問題を解決するMax-Min Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm (M2TD3)という,非政治的なアクター批判的アプローチを提案する。 マルチジョイント・ダイナミックス(MuJoCo)環境における実験により,提案手法はいくつかのベースライン・アプローチよりも最悪の性能を示した。

関連論文リスト

• Learning Optimal Deterministic Policies with Stochastic Policy Gradients [62.81324245896716]
  政策勾配法(PG法)は連続強化学習(RL法)問題に対処する手法として成功している。 一般的には、収束(ハイパー)政治は、決定論的バージョンをデプロイするためにのみ学習される。 本稿では,サンプルの複雑性とデプロイされた決定論的ポリシのパフォーマンスのトレードオフを最適化するために,学習に使用する探索レベルの調整方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T16:45:15Z)
• Reparameterized Policy Learning for Multimodal Trajectory Optimization [61.13228961771765]
  本研究では,高次元連続行動空間における強化学習のためのパラメータ化政策の課題について検討する。 本稿では,連続RLポリシーを最適軌道の生成モデルとしてモデル化する原理的フレームワークを提案する。 本稿では,マルチモーダルポリシーパラメータ化と学習世界モデルを活用した実用的モデルベースRL手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T09:05:46Z)
• When Demonstrations Meet Generative World Models: A Maximum Likelihood Framework for Offline Inverse Reinforcement Learning [62.00672284480755]
  本稿では, 専門家エージェントから, 一定の有限個の実演において観測された動作を過小評価する報酬と環境力学の構造を復元することを目的とする。 タスクを実行するための正確な専門知識モデルは、臨床的意思決定や自律運転のような安全に敏感な応用に応用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T04:14:20Z)
• Grounding Aleatoric Uncertainty in Unsupervised Environment Design [32.00797965770773]
  部分的に観測可能な設定では、最適ポリシーは、環境のアレタリックなパラメータに対する地道的な分布に依存する可能性がある。 基礎となるトレーニングデータがCICSによってバイアスを受ける場合であっても, 地中実効性関数を最適化するミニマックス後悔UED法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T22:45:29Z)
• Policy Learning for Robust Markov Decision Process with a Mismatched Generative Model [42.28001762749647]
  医療や自動操縦といった高度なシナリオでは、オンラインの実験データを収集してエージェントを訓練するのは危険か不可能です。 本稿では,ロバスト・マルコフ決定過程(RMDP)に対する政策学習について考察する。 我々のゴールは、さらなる技術的困難をもたらす、摂動テスト環境に対するほぼ最適のロバストなポリシーを特定することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-13T06:37:25Z)
• Uncertainty Aware System Identification with Universal Policies [45.44896435487879]
  Sim2real Transferは、シミュレーションで訓練されたポリシーを、潜在的にノイズの多い現実世界環境に転送することに関心がある。 本研究では,Universal Policy Network (UPN) を用いてシミュレーション学習したタスク固有ポリシーを格納するUncertainty-aware Policy Search (UncAPS)を提案する。 次に、我々は、DRのような方法で関連するUPNポリシーを組み合わせることで、与えられた環境に対して堅牢なポリシーを構築するために、堅牢なベイズ最適化を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-11T18:27:23Z)
• Learning MDPs from Features: Predict-Then-Optimize for Sequential Decision Problems by Reinforcement Learning [52.74071439183113]
  我々は、強化学習を通して解決された逐次決定問題(MDP)の文脈における予測列最適化フレームワークについて検討した。 2つの重要な計算課題は、意思決定中心の学習をMDPに適用することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-06T23:53:31Z)
• Risk-Sensitive Deep RL: Variance-Constrained Actor-Critic Provably Finds Globally Optimal Policy [95.98698822755227]
  本研究は,リスクに敏感な深層強化学習を,分散リスク基準による平均報酬条件下で研究する試みである。 本稿では,ポリシー,ラグランジュ乗算器,フェンシェル双対変数を反復的かつ効率的に更新するアクタ批判アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-28T05:02:26Z)
• Parameterized MDPs and Reinforcement Learning Problems -- A Maximum Entropy Principle Based Framework [2.741266294612776]
  逐次的意思決定問題に対処する枠組みを提案する。 我々のフレームワークは、ノイズの多いデータに対する堅牢性を備えた最適制御ポリシーの学習を特徴としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T04:08:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。