論文の概要: Efficient Reinforcement Learning (ERL): Targeted Exploration Through Action Saturation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16691v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 02:24:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 15:45:00.693256
• Title: Efficient Reinforcement Learning (ERL): Targeted Exploration Through Action Saturation
• Title（参考訳）: 効率的な強化学習(ERL) : 行動飽和による探索を目標に
• Authors: Loris Di Natale, Bratislav Svetozarevic, Philipp Heer, and Colin N. Jones
• Abstract要約: 本稿では,学習方針に事前知識を組み込むために,連続的なアクタ批判的RLフレームワークの修正を提案する。 我々は、学習プロセスが飽和ステップに支障を来さないよう、ポリシーの勾配更新ステップを変更した。 これらの修飾により、エージェントは古典的なRLエージェントよりも1桁早く、優れた性能のポリシーに収束することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) generally suffers from poor sample complexity, mostly due to the need to exhaustively explore the state space to find good policies. On the other hand, we postulate that expert knowledge of the system to control often allows us to design simple rules we expect good policies to follow at all times. In this work, we hence propose a simple yet effective modification of continuous actor-critic RL frameworks to incorporate such prior knowledge in the learned policies and constrain them to regions of the state space that are deemed interesting, thereby significantly accelerating their convergence. Concretely, we saturate the actions chosen by the agent if they do not comply with our intuition and, critically, modify the gradient update step of the policy to ensure the learning process does not suffer from the saturation step. On a room temperature control simulation case study, these modifications allow agents to converge to well-performing policies up to one order of magnitude faster than classical RL agents while retaining good final performance.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は一般的にサンプルの複雑さに悩まされる。 一方で、制御するシステムの専門家の知識によって、良いポリシーが常に従うことを期待するシンプルなルールを設計することがしばしば可能になると仮定します。 そこで本研究では,このような知識を学習方針に組み込んで,興味のある状態空間の領域に限定し,それらの収束を著しく促進する,連続的アクタクリティカルなRLフレームワークの簡易かつ効果的な修正を提案する。 具体的には、エージェントが私たちの直感に従わなければ、エージェントが選択したアクションを飽和させ、批判的に、学習プロセスが飽和ステップに支障を来さないようにポリシーの勾配更新ステップを変更します。 室内温度制御シミュレーションケーススタディでは、これらの変更により、エージェントは優れた最終性能を維持しながら、古典的なRLエージェントよりも1桁早く、優れた性能のポリシーに収束することができる。

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