論文の概要: Model-Based Reinforcement Learning with Multinomial Logistic Function Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13540v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 09:17:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:01.644495
• Title: Model-Based Reinforcement Learning with Multinomial Logistic Function Approximation
• Title（参考訳）: 多項ロジスティック関数近似を用いたモデルベース強化学習
• Authors: Taehyun Hwang, Min-hwan Oh,
• Abstract要約: マルコフ決定過程(MDP)におけるモデルベース強化学習(RL)について検討する。 我々は,多項ロジスティックモデルにより状態遷移が与えられるMPPに対して,証明可能な効率のよいRLアルゴリズムを確立する。 我々の知る限りでは、証明可能な保証付き多項ロジスティック関数近似を用いたモデルベースRLアルゴリズムとしてはこれが初めてである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.159501412046508
• License:
• Abstract: We study model-based reinforcement learning (RL) for episodic Markov decision processes (MDP) whose transition probability is parametrized by an unknown transition core with features of state and action. Despite much recent progress in analyzing algorithms in the linear MDP setting, the understanding of more general transition models is very restrictive. In this paper, we establish a provably efficient RL algorithm for the MDP whose state transition is given by a multinomial logistic model. To balance the exploration-exploitation trade-off, we propose an upper confidence bound-based algorithm. We show that our proposed algorithm achieves $\tilde{O}(d \sqrt{H^3 T})$ regret bound where $d$ is the dimension of the transition core, $H$ is the horizon, and $T$ is the total number of steps. To the best of our knowledge, this is the first model-based RL algorithm with multinomial logistic function approximation with provable guarantees. We also comprehensively evaluate our proposed algorithm numerically and show that it consistently outperforms the existing methods, hence achieving both provable efficiency and practical superior performance.
• Abstract（参考訳）: 状態と動作の特徴を持つ未知の遷移コアによって遷移確率がパラメータ化されるエピソードマルコフ決定過程(MDP)に対するモデルベース強化学習(RL)について検討した。 線形MDP設定におけるアルゴリズム解析の進歩にもかかわらず、より一般的な遷移モデルの理解は非常に限定的である。 本稿では,多項ロジスティックモデルにより状態遷移が与えられるMPPに対して,証明可能な効率のよいRLアルゴリズムを確立する。 探索・探索トレードオフのバランスをとるために,高信頼度境界ベースアルゴリズムを提案する。 提案したアルゴリズムは、$d$が遷移コアの次元、$H$が水平、$T$がステップの総数である場合に、$\tilde{O}(d \sqrt{H^3 T})$後悔境界を達成することを示す。 我々の知る限りでは、証明可能な保証付き多項ロジスティック関数近似を用いたモデルベースRLアルゴリズムとしてはこれが初めてである。 また,提案アルゴリズムを数値的に総合的に評価し,既存の手法を一貫して上回り,証明可能な効率と実用上の優れた性能を両立させることを示す。

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