論文の概要: Single-Trajectory Distributionally Robust Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11721v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 14:08:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 15:27:23.798752
• Title: Single-Trajectory Distributionally Robust Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 単軌道分布ロバスト強化学習
• Authors: Zhipeng Liang, Xiaoteng Ma, Jose Blanchet, Jiheng Zhang, Zhengyuan Zhou
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)に繋がる重要な要素と考えられている。 しかしながら、RLはテスト環境と同じトレーニング環境を持つことでしばしば批判され、実世界でのRLの適用を妨げている。 この問題を解決するために、未知のテスト環境を含む可能性のある環境の組における最悪の性能を改善するために、分散ロバストRL(DRRL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.013268095049236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a framework for sequential decision-making, Reinforcement Learning (RL) has been regarded as an essential component leading to Artificial General Intelligence (AGI). However, RL is often criticized for having the same training environment as the test one, which also hinders its application in the real world. To mitigate this problem, Distributionally Robust RL (DRRL) is proposed to improve the worst performance in a set of environments that may contain the unknown test environment. Due to the nonlinearity of the robustness goal, most of the previous work resort to the model-based approach, learning with either an empirical distribution learned from the data or a simulator that can be sampled infinitely, which limits their applications in simple dynamics environments. In contrast, we attempt to design a DRRL algorithm that can be trained along a single trajectory, i.e., no repeated sampling from a state. Based on the standard Q-learning, we propose distributionally robust Q-learning with the single trajectory (DRQ) and its average-reward variant named differential DRQ. We provide asymptotic convergence guarantees and experiments for both settings, demonstrating their superiority in the perturbed environments against the non-robust ones.
• Abstract（参考訳）: 逐次的意思決定の枠組みとして、強化学習(rl)は、人工知能(agi)につながる必須要素とみなされてきた。 しかしながら、RLはテスト環境と同じトレーニング環境を持つことでしばしば批判され、実世界でのRLの適用を妨げている。 この問題を解決するために、未知のテスト環境を含む可能性のある環境の組における最悪の性能を改善するために、分散ロバストRL(DRRL)を提案する。 頑健性目標の非線形性のため、以前の研究のほとんどはモデルに基づくアプローチに頼っており、データから学習した経験的分布と無限にサンプリングできるシミュレータを学習することで、単純な動的環境における応用を制限している。 それとは対照的に、単一の軌道に沿ってトレーニング可能なdrrlアルゴリズム、すなわち、状態からの繰り返しサンプリングを行わない設計を試みる。 標準のq-learningに基づいて,single track (drq) を用いた分布的ロバストなq-learningを提案する。 両設定の漸近収束保証と実験を行い、非破壊環境に対する摂動環境におけるそれらの優位性を実証する。

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