論文の概要: Stochastic Dimension-reduced Second-order Methods for Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12174v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 12:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 18:38:35.408329
• Title: Stochastic Dimension-reduced Second-order Methods for Policy Optimization
• Title（参考訳）: 確率次元還元法による政策最適化法
• Authors: Jinsong Liu, Chenghan Xie, Qi Deng, Dongdong Ge, Yinyu Ye
• Abstract要約: 各イテレーションにおいて勾配とヘシアンベクトル積のみを必要とするポリシー最適化のための新しい2次アルゴリズムを提案する。 具体的には、投影された2次元信頼領域のサブプロブレムを繰り返す次元還元二階法(DR-SOPO)を提案する。 DR-SOPOはおよそ1次定常状態に到達するために$mathcalO(epsilon-3.5)$の複雑さが得られることを示す。 さらに,拡張アルゴリズム (DVR-SOPO) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.19708535159457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose several new stochastic second-order algorithms for policy optimization that only require gradient and Hessian-vector product in each iteration, making them computationally efficient and comparable to policy gradient methods. Specifically, we propose a dimension-reduced second-order method (DR-SOPO) which repeatedly solves a projected two-dimensional trust region subproblem. We show that DR-SOPO obtains an $\mathcal{O}(\epsilon^{-3.5})$ complexity for reaching approximate first-order stationary condition and certain subspace second-order stationary condition. In addition, we present an enhanced algorithm (DVR-SOPO) which further improves the complexity to $\mathcal{O}(\epsilon^{-3})$ based on the variance reduction technique. Preliminary experiments show that our proposed algorithms perform favorably compared with stochastic and variance-reduced policy gradient methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,各イテレーションで勾配とヘッセンベクトルの積のみを必要とする,政策最適化のための確率的2次アルゴリズムをいくつか提案する。 具体的には,投影された二次元信頼領域部分問題を繰り返し解く次元縮小二階法(dr-sopo)を提案する。 近似1次定常条件と部分空間2次定常条件に到達するために、dr-sopo は $\mathcal{o}(\epsilon^{-3.5})$ の複雑性を得る。 さらに, 分散低減法に基づき, 複雑性を$\mathcal{O}(\epsilon^{-3})$に向上させる拡張アルゴリズム(DVR-SOPO)を提案する。 予備実験により,提案アルゴリズムは確率的および分散還元されたポリシー勾配法と比較して好適な性能を示した。

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