論文の概要: Value Enhancement of Reinforcement Learning via Efficient and Robust Trust Region Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02220v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 18:43:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 13:32:12.830776
• Title: Value Enhancement of Reinforcement Learning via Efficient and Robust Trust Region Optimization
• Title（参考訳）: 効率的・ロバスト信頼領域最適化による強化学習の価値向上
• Authors: Chengchun Shi, Zhengling Qi, Jianing Wang, Fan Zhou
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、インテリジェントエージェントが最適なポリシーを学習できるようにする強力な機械学習技術である。 本稿では,既存の最先端RLアルゴリズムによって計算された初期ポリシーの性能を向上させるために,新しい値拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.028916306297928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) is a powerful machine learning technique that enables an intelligent agent to learn an optimal policy that maximizes the cumulative rewards in sequential decision making. Most of methods in the existing literature are developed in \textit{online} settings where the data are easy to collect or simulate. Motivated by high stake domains such as mobile health studies with limited and pre-collected data, in this paper, we study \textit{offline} reinforcement learning methods. To efficiently use these datasets for policy optimization, we propose a novel value enhancement method to improve the performance of a given initial policy computed by existing state-of-the-art RL algorithms. Specifically, when the initial policy is not consistent, our method will output a policy whose value is no worse and often better than that of the initial policy. When the initial policy is consistent, under some mild conditions, our method will yield a policy whose value converges to the optimal one at a faster rate than the initial policy, achieving the desired ``value enhancement" property. The proposed method is generally applicable to any parametrized policy that belongs to certain pre-specified function class (e.g., deep neural networks). Extensive numerical studies are conducted to demonstrate the superior performance of our method.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、知的エージェントが逐次意思決定における累積報酬を最大化する最適なポリシーを学習できる強力な機械学習技術である。 既存の文献のほとんどのメソッドは、データの収集やシミュレートが容易な \textit{online} 設定で開発されています。 本稿では,移動体保健研究や事前収集データなどの高利得領域をモチベーションとして,<textit{offline>強化学習法について検討する。 政策最適化にこれらのデータセットを効率的に利用するために、既存の最先端RLアルゴリズムによって計算された与えられた初期ポリシーの性能を改善するための新しい値拡張手法を提案する。 具体的には、初期ポリシーが整合性がない場合、我々の手法は、その値があまり悪くなく、しばしば初期ポリシーよりも良いポリシーを出力する。 初期方針が一貫した場合、いくつかの穏やかな条件下において、本手法は、所望の ``value enhancement" 特性を達成するために、初期方針よりも速い速度で最適な方針に値が収束するポリシーを導出する。 提案手法は、特定の特定の関数クラス(例えばディープニューラルネットワーク)に属する任意のパラメータ化ポリシーに適用できる。 本手法の優れた性能を示すため, 大規模数値実験を行った。

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