論文の概要: Adversarial Online Multi-Task Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04268v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 02:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 14:02:54.829097
• Title: Adversarial Online Multi-Task Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オンラインマルチタスク強化学習
• Authors: Quan Nguyen and Nishant A. Mehta
• Abstract要約: 対戦型オンラインマルチタスク強化学習環境について考察する。 K$の各エピソードにおいて、学習者は未知のタスクをM$未知有限ホライゾン MDP モデルの有限集合から与えられる。 学習者の目的は,各課題に対する最適方針に関して,その後悔を一般化することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.421997449847153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the adversarial online multi-task reinforcement learning setting, where in each of $K$ episodes the learner is given an unknown task taken from a finite set of $M$ unknown finite-horizon MDP models. The learner's objective is to minimize its regret with respect to the optimal policy for each task. We assume the MDPs in $\mathcal{M}$ are well-separated under a notion of $\lambda$-separability, and show that this notion generalizes many task-separability notions from previous works. We prove a minimax lower bound of $\Omega(K\sqrt{DSAH})$ on the regret of any learning algorithm and an instance-specific lower bound of $\Omega(\frac{K}{\lambda^2})$ in sample complexity for a class of uniformly-good cluster-then-learn algorithms. We use a novel construction called 2-JAO MDP for proving the instance-specific lower bound. The lower bounds are complemented with a polynomial time algorithm that obtains $\tilde{O}(\frac{K}{\lambda^2})$ sample complexity guarantee for the clustering phase and $\tilde{O}(\sqrt{MK})$ regret guarantee for the learning phase, indicating that the dependency on $K$ and $\frac{1}{\lambda^2}$ is tight.
• Abstract（参考訳）: 敵対的なオンラインマルチタスク強化学習の設定を考えると、k$のエピソードのそれぞれに、学習者は未知のタスクを与えられ、m$未知の有限ホライゾンmdpモデルから取得される。 学習者の目的は,各課題に対する最適方針に対する後悔を最小限に抑えることである。 我々は、$\mathcal{M}$ の MDP は $\lambda$-分離性の概念の下で十分に分離されていると仮定し、この概念が以前の研究から多くのタスク分離性の概念を一般化していることを示す。 我々は、任意の学習アルゴリズムの後悔に対して$\Omega(K\sqrt{DSAH})$のミニマックス下限と$\Omega(\frac{K}{\lambda^2})$のインスタンス固有の下限を、一様良質なクラスタ列学習アルゴリズムのクラスに対するサンプル複雑性で証明する。 2-JAO MDPと呼ばれる新しい構成を用いて、インスタンス固有の下界を証明する。 下限は、クラスタリングフェーズに対する$\tilde{o}(\frac{k}{\lambda^2})$のサンプル複雑性保証と、学習フェーズに対する$\tilde{o}(\sqrt{mk})$の保証を得る多項式時間アルゴリズムで補完され、$k$と$\frac{1}{\lambda^2}$への依存性がタイトであることを示している。

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