論文の概要: A Novel Framework for Policy Mirror Descent with General Parameterization and Linear Convergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13139v3
• Date: Mon, 6 Nov 2023 13:06:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 01:02:13.716681
• Title: A Novel Framework for Policy Mirror Descent with General Parameterization and Linear Convergence
• Title（参考訳）: 一般パラメータ化と線形収束を考慮した政策鏡用新フレームワーク
• Authors: Carlo Alfano, Rui Yuan, Patrick Rebeschini
• Abstract要約: ミラー降下に基づくポリシー最適化のための新しいフレームワークを提案する。 一般パラメータ化を含む政策次数法に対して線形収束を保証する最初の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.807079236265714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern policy optimization methods in reinforcement learning, such as TRPO and PPO, owe their success to the use of parameterized policies. However, while theoretical guarantees have been established for this class of algorithms, especially in the tabular setting, the use of general parameterization schemes remains mostly unjustified. In this work, we introduce a novel framework for policy optimization based on mirror descent that naturally accommodates general parameterizations. The policy class induced by our scheme recovers known classes, e.g., softmax, and generates new ones depending on the choice of mirror map. Using our framework, we obtain the first result that guarantees linear convergence for a policy-gradient-based method involving general parameterization. To demonstrate the ability of our framework to accommodate general parameterization schemes, we provide its sample complexity when using shallow neural networks, show that it represents an improvement upon the previous best results, and empirically validate the effectiveness of our theoretical claims on classic control tasks.
• Abstract（参考訳）: TRPOやPPOのような強化学習における近代的なポリシー最適化手法は、パラメータ化されたポリシーの使用によって成功している。 しかし、このクラスのアルゴリズム、特に表の設定では理論的な保証が確立されているが、一般的なパラメータ化スキームの使用はほとんど不当である。 本稿では,一般パラメータ化を自然に適応するミラー降下に基づくポリシー最適化のための新しい枠組みを提案する。 このスキームによって引き起こされるポリシークラスは、既知のクラス、例えばsoftmaxを復元し、ミラーマップの選択に応じて新しいクラスを生成する。 この枠組みを用いて,一般パラメータ化を含むポリシー勾配に基づく手法の線形収束を保証する最初の結果を得る。 一般的なパラメータ化スキームに適合するフレームワークの能力を実証するため、浅層ニューラルネットワークを用いた場合のサンプル複雑性を示し、従来の最適結果の改善を示し、古典的な制御タスクにおける理論的主張の有効性を実証的に検証した。

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