論文の概要: TD3 with Reverse KL Regularizer for Offline Reinforcement Learning from Mixed Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02125v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 09:36:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 15:12:12.716179
• Title: TD3 with Reverse KL Regularizer for Offline Reinforcement Learning from Mixed Datasets
• Title（参考訳）: 混合データセットからのオフライン強化学習のための逆kl正規化機能付きtd3
• Authors: Yuanying Cai, Chuheng Zhang, Li Zhao, Wei Shen, Xuyun Zhang, Lei Song, Jiang Bian, Tao Qin, Tieyan Liu
• Abstract要約: エージェントが複数の行動ポリシーをロールアウトすることで収集したデータセットから学習する必要があるオフライン強化学習(RL)について考察する。 1) RL信号の最適化と行動クローニング(BC)信号の最適なトレードオフは、異なる行動ポリシーによって引き起こされる行動カバレッジの変化によって異なる状態に変化する。 本稿では,TD3アルゴリズムに基づくBC正規化器として,適応重み付き逆KL(Kulback-Leibler)分散を用いることにより,両課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 118.22975463000928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider an offline reinforcement learning (RL) setting where the agent need to learn from a dataset collected by rolling out multiple behavior policies. There are two challenges for this setting: 1) The optimal trade-off between optimizing the RL signal and the behavior cloning (BC) signal changes on different states due to the variation of the action coverage induced by different behavior policies. Previous methods fail to handle this by only controlling the global trade-off. 2) For a given state, the action distribution generated by different behavior policies may have multiple modes. The BC regularizers in many previous methods are mean-seeking, resulting in policies that select out-of-distribution (OOD) actions in the middle of the modes. In this paper, we address both challenges by using adaptively weighted reverse Kullback-Leibler (KL) divergence as the BC regularizer based on the TD3 algorithm. Our method not only trades off the RL and BC signals with per-state weights (i.e., strong BC regularization on the states with narrow action coverage, and vice versa) but also avoids selecting OOD actions thanks to the mode-seeking property of reverse KL. Empirically, our algorithm can outperform existing offline RL algorithms in the MuJoCo locomotion tasks with the standard D4RL datasets as well as the mixed datasets that combine the standard datasets.
• Abstract（参考訳）: エージェントが複数の行動ポリシーをロールアウトすることで収集したデータセットから学習する必要があるオフライン強化学習(RL)について考察する。 この設定には2つの課題があります。 1) RL信号の最適化と行動クローニング(BC)信号の最適トレードオフは, 異なる行動方針によって引き起こされる行動カバレッジの変化によって異なる状態に変化する。 以前の方法は、グローバルなトレードオフを制御するだけでは対処できない。 2) ある状態において、異なる行動ポリシーによって生成される行動分布は、複数のモードを持つことができる。 以前の多くの方法でのbc正規化は平均参照であり、結果としてモードの中央でout-of-distribution (ood) アクションを選択するポリシーとなる。 本稿では,td3アルゴリズムに基づくbc正規化器として,適応重み付き逆kullback-leibler(kl)の発散を用いた。 我々の方法は、RL信号とBC信号と状態単位の重み(例えば、狭めの動作カバレッジを持つ状態における強いBC正規化)を交換するだけでなく、逆KLのモード探索特性によるOOD動作の選択も避ける。 経験的に、我々のアルゴリズムは、MuJoCoのロコモーションタスクにおける既存のオフラインRLアルゴリズムを標準のD4RLデータセットと標準のデータセットを組み合わせた混合データセットで上回ることができる。

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