論文の概要: Closing the gap between SVRG and TD-SVRG with Gradient Splitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16237v2
• Date: Wed, 12 Jul 2023 15:03:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 20:06:00.847843
• Title: Closing the gap between SVRG and TD-SVRG with Gradient Splitting
• Title（参考訳）: 勾配分割によるSVRGとTD-SVRGのギャップの解消
• Authors: Arsenii Mustafin, Alex Olshevsky, Ioannis Ch. Paschalidis
• Abstract要約: 時間差(TD)学習は、分散還元技術により性能を向上させることができる強化学習における政策評価である。 我々は,TD学習の最近の解釈を,適切に選択された関数の勾配の分割として利用し,アルゴリズムの簡素化とSVRGとの融合を図る。 本研究の主な成果は,1/8ドルの学習率を持つ幾何学的収束であり,凸条件下でSVRGが利用できる収束値と同一である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.6833745997519
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal difference (TD) learning is a policy evaluation in reinforcement learning whose performance can be enhanced by variance reduction techniques. Recently, multiple works have sought to fuse TD learning with SVRG to obtain a policy evaluation method with a geometric rate of convergence. However, the resulting convergence rate is significantly weaker than what is achieved by SVRG in the setting of convex optimization. In this work we utilize a recent interpretation of TD-learning as the splitting of the gradient of an appropriately chosen function, thus simplifying the algorithm and fusing TD with SVRG. Our main result is a geometric convergence bound with predetermined learning rate of $1/8$, which is identical to the convergence bound available for SVRG in the convex setting. Our theoretical findings are supported by a set of experiments.
• Abstract（参考訳）: 時間差(TD)学習は、分散還元技術により性能を向上させることができる強化学習における政策評価である。 近年,SVRGによるTD学習を融合させ,幾何学的収束率を持つ政策評価手法の確立が試みられている。 しかし、収束速度は凸最適化の設定においてSVRGが達成したものよりも著しく弱い。 本研究では,TD-ラーニングの最近の解釈を,適切に選択された関数の勾配の分割として利用し,アルゴリズムの簡素化とSVRGとの融合を図る。 本研究の主な成果は,1/8ドルの学習率を持つ幾何学的収束であり,凸条件下でSVRGが利用できる収束値と同一である。 我々の理論的発見は一連の実験によって裏付けられている。

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