論文の概要: Extreme Q-Learning: MaxEnt RL without Entropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02328v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 23:14:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 23:32:54.891353
• Title: Extreme Q-Learning: MaxEnt RL without Entropy
• Title（参考訳）: 極Q学習:エントロピーのないMaxEnt RL
• Authors: Divyansh Garg, Joey Hejna, Matthieu Geist, Stefano Ermon
• Abstract要約: 現代のDeep Reinforcement Learning (RL)アルゴリズムは、連続的な領域での計算が困難である最大Q値の推定を必要とする。 エクストリーム値理論(EVT)を用いた最大値を直接モデル化するオンラインおよびオフラインRLの新しい更新ルールを導入する。 EVTを使用することで、Extreme Q-Learningフレームワークをオンラインに導き、その結果、初めてオフラインのMaxEnt Q-learningアルゴリズムをオフラインにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.97516083146371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern Deep Reinforcement Learning (RL) algorithms require estimates of the maximal Q-value, which are difficult to compute in continuous domains with an infinite number of possible actions. In this work, we introduce a new update rule for online and offline RL which directly models the maximal value using Extreme Value Theory (EVT), drawing inspiration from Economics. By doing so, we avoid computing Q-values using out-of-distribution actions which is often a substantial source of error. Our key insight is to introduce an objective that directly estimates the optimal soft-value functions (LogSumExp) in the maximum entropy RL setting without needing to sample from a policy. Using EVT, we derive our Extreme Q-Learning framework and consequently online and, for the first time, offline MaxEnt Q-learning algorithms, that do not explicitly require access to a policy or its entropy. Our method obtains consistently strong performance in the D4RL benchmark, outperforming prior works by 10+ points on some tasks while offering moderate improvements over SAC and TD3 on online DM Control tasks.
• Abstract（参考訳）: 最新の深層強化学習(rl)アルゴリズムでは最大q値の推定が必要であり、無限個の可能なアクションを持つ連続領域では計算が困難である。 本稿では,極値理論(evt)を用いて最大値を直接モデル化し,経済学からインスピレーションを得たオンラインおよびオフラインrlの新しい更新ルールを提案する。 これにより、しばしば重大なエラーの原因となる分布外動作を用いてQ値の計算を避けることができる。 我々の重要な洞察は、ポリシーからサンプルを採取することなく、最大エントロピーRL設定において最適なソフトバリュー関数(LogSumExp)を直接推定する目的を導入することである。 EVTを使用することで、Extreme Q-Learningフレームワークをオンライン化し、その結果、ポリシーやそのエントロピーに明示的にアクセスする必要のない、オフラインのMaxEnt Q-learningアルゴリズムを初めて提供します。 提案手法はD4RLベンチマークにおいて一貫した性能を得るとともに,オンラインDM制御タスクにおいてSACとTD3を適度に改善した上で,先行処理を10以上のポイントで上回っている。

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