論文の概要: Low Variance Off-policy Evaluation with State-based Importance Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03932v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 19:56:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 14:47:42.215282
• Title: Low Variance Off-policy Evaluation with State-based Importance Sampling
• Title（参考訳）: 国別重要度サンプリングによる低変数オフ政治評価
• Authors: David M. Bossens and Philip Thomas
• Abstract要約: 本稿では,州別重要度サンプリング(SIS)を提案する。 SISは、重み付けの計算から、準軌跡のアクション確率比を「曖昧な状態」に落としている。 状態ベース重要度サンプリングを行う際に、最小限のMSEを有する無視可能な状態集合を特定するために、自動探索アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.787390511207684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In off-policy reinforcement learning, a behaviour policy performs exploratory interactions with the environment to obtain state-action-reward samples which are then used to learn a target policy that optimises the expected return. This leads to a problem of off-policy evaluation, where one needs to evaluate the target policy from samples collected by the often unrelated behaviour policy. Importance sampling is a traditional statistical technique that is often applied to off-policy evaluation. While importance sampling estimators are unbiased, their variance increases exponentially with the horizon of the decision process due to computing the importance weight as a product of action probability ratios, yielding estimates with low accuracy for domains involving long-term planning. This paper proposes state-based importance sampling (SIS), which drops the action probability ratios of sub-trajectories with "neglible states" -- roughly speaking, those for which the chosen actions have no impact on the return estimate -- from the computation of the importance weight. Theoretical results show that this results in a reduction of the exponent in the variance upper bound as well as improving the mean squared error. An automated search algorithm based on covariance testing is proposed to identify a negligible state set which has minimal MSE when performing state-based importance sampling. Experiments are conducted on a lift domain, which include "lift states" where the action has no impact on the following state and reward. The results demonstrate that using the search algorithm, SIS yields reduced variance and improved accuracy compared to traditional importance sampling, per-decision importance sampling, and incremental importance sampling.
• Abstract（参考訳）: 政治外の強化学習において、行動政策は環境との探索的相互作用を行い、状態-行動-回帰サンプルを取得し、その結果、期待されるリターンを最適化するターゲットポリシーを学ぶのに使用される。 これは、しばしば無関係な行動ポリシーによって収集されたサンプルからターゲットポリシーを評価する必要がある、オフポリシー評価の問題につながる。 重要度サンプリングは伝統的統計手法であり、しばしば政治外評価に適用される。 重要度サンプリング推定器は偏りがないが、その分散は、行動確率比の積として重要度を計算し、長期計画を含む領域に対して低い精度で推定値を得るため、決定過程の水平線とともに指数関数的に増加する。 本稿では,「ネグリブル状態」を伴うサブトラジェクタの動作確率比を,大まかに言えば,選択された動作が回帰推定に影響を与えない状態に対して,重要度重みの計算から低下させる状態に基づく重要度サンプリング(sis)を提案する。 理論的には、この結果は分散上限の指数を減少させ、平均二乗誤差を改善できることを示した。 共分散テストに基づく自動探索アルゴリズムを提案し, 状態に基づく重要度サンプリングを行う際に最小のmseを持つ無視可能な状態集合を同定する。 リフト領域では、アクションが次の状態と報酬に影響を与えない「リフト状態」を含む実験が行われる。 その結果,sisは従来の重要度サンプリング,分解毎重要度サンプリング,インクリメンタル重要度サンプリングに比べて,ばらつきの低減と精度の向上を実現した。

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