論文の概要: Revisiting the Linear-Programming Framework for Offline RL with General Function Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13861v1
• Date: Wed, 28 Dec 2022 15:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 15:00:51.243122
• Title: Revisiting the Linear-Programming Framework for Offline RL with General Function Approximation
• Title（参考訳）: 一般関数近似を用いたオフラインRLの線形プログラミングフレームワークの再検討
• Authors: Asuman Ozdaglar, Sarath Pattathil, Jiawei Zhang, Kaiqing Zhang
• Abstract要約: オフライン強化学習(RL)は、事前に収集されたデータセットからシーケンシャルな意思決定のための最適なポリシーを追求する。 近年の理論的進歩は、データカバレッジと関数近似器に関する様々な緩和された仮定を持つサンプル効率の良いオフラインRLアルゴリズムの開発に焦点が当てられている。 オフラインRLのための線形プログラミングフレームワークを再検討し、いくつかの面で既存の結果を前進させます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.577243536475233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) concerns pursuing an optimal policy for sequential decision-making from a pre-collected dataset, without further interaction with the environment. Recent theoretical progress has focused on developing sample-efficient offline RL algorithms with various relaxed assumptions on data coverage and function approximators, especially to handle the case with excessively large state-action spaces. Among them, the framework based on the linear-programming (LP) reformulation of Markov decision processes has shown promise: it enables sample-efficient offline RL with function approximation, under only partial data coverage and realizability assumptions on the function classes, with favorable computational tractability. In this work, we revisit the LP framework for offline RL, and advance the existing results in several aspects, relaxing certain assumptions and achieving optimal statistical rates in terms of sample size. Our key enabler is to introduce proper constraints in the reformulation, instead of using any regularization as in the literature, sometimes also with careful choices of the function classes and initial state distributions. We hope our insights further advocate the study of the LP framework, as well as the induced primal-dual minimax optimization, in offline RL.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(rl)は、事前収集されたデータセットから逐次的な意思決定のための最適なポリシーを追求する。 最近の理論的進歩は、データカバレッジと関数近似に関する様々な緩和された仮定を持つサンプル効率の良いオフラインRLアルゴリズムの開発に焦点を当てている。 その中でも,マルコフ決定過程の線形プログラミング (LP) の再構成に基づくフレームワークは,関数近似を用いたサンプル効率のよいオフラインRLを実現することを約束している。 本研究では,オフラインrlのためのlpフレームワークを再検討し,既存の結果をいくつかの側面で前進させ,一定の仮定を緩和し,サンプルサイズの観点から最適統計率を達成する。 我々のキーとなるイネーブルは、文学のように正規化を使わず、時には関数クラスや初期状態分布を慎重に選択する代わりに、改革に適切な制約を導入することです。 我々は、LPフレームワークの研究や、オフラインRLにおけるプリマル・デュアル・ミニマックス最適化のさらなる推進を期待する。

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