論文の概要: Backstepping Temporal Difference Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09875v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 10:06:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 16:02:02.538030
• Title: Backstepping Temporal Difference Learning
• Title（参考訳）: バックステップ時間差学習
• Authors: Han-Dong Lim and Donghwan Lee
• Abstract要約: 政治外TD学習のための新しい収束アルゴリズムを提案する。 本手法は非線形制御理論において広く用いられているバックステッピング法に依存する。 提案アルゴリズムの収束性は、標準のTD学習が不安定であることが知られている環境で実験的に検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5823366350053325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Off-policy learning ability is an important feature of reinforcement learning (RL) for practical applications. However, even one of the most elementary RL algorithms, temporal-difference (TD) learning, is known to suffer form divergence issue when the off-policy scheme is used together with linear function approximation. To overcome the divergent behavior, several off-policy TD-learning algorithms, including gradient-TD learning (GTD), and TD-learning with correction (TDC), have been developed until now. In this work, we provide a unified view of such algorithms from a purely control-theoretic perspective, and propose a new convergent algorithm. Our method relies on the backstepping technique, which is widely used in nonlinear control theory. Finally, convergence of the proposed algorithm is experimentally verified in environments where the standard TD-learning is known to be unstable.
• Abstract（参考訳）: オフポリシー学習能力は,強化学習(rl)の実用的利用において重要な特徴である。 しかしながら、最も基本的なRLアルゴリズムの1つである時間差分学習(TD)も、線形関数近似とともにオフポリシースキームが使用される際に、形式分岐問題に悩まされることが知られている。 この分散行動を克服するために,gtd(gradient-td learning)やtdc(td-learning with correction)などのオフポリシーtd-learningアルゴリズムがこれまで開発されてきた。 本研究では、純粋制御理論の観点から、そのようなアルゴリズムの統一的なビューを提供し、新しい収束アルゴリズムを提案する。 本手法は非線形制御理論において広く用いられているバックステッピング法に依存する。 最後に、標準TD学習が不安定な環境において、提案アルゴリズムの収束を実験的に検証する。

関連論文リスト

• Offline Policy Optimization in RL with Variance Regularizaton [142.87345258222942]
  定常分布補正を用いたオフラインRLアルゴリズムの分散正則化を提案する。 Fenchel双対性を用いることで、分散正規化器の勾配を計算するための二重サンプリング問題を回避することができることを示す。 オフライン分散正規化アルゴリズム(OVAR)は,既存のオフラインポリシー最適化アルゴリズムを拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T18:25:01Z)
• Gradient Descent Temporal Difference-difference Learning [0.0]
  GTDアルゴリズムであるGTD2を改善するために、降下時間差分差分法(グラディエントDD)学習を提案する。 本研究では,ランダムウォークタスク,ボイアンチェインタスク,ベアードのオフ・ポリチック・カウンターアンプを実証的に検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-10T08:55:20Z)
• Stabilizing Q-learning with Linear Architectures for Provably Efficient Learning [53.17258888552998]
  本研究では,線形関数近似を用いた基本的な$Q$-learningプロトコルの探索変種を提案する。 このアルゴリズムの性能は,新しい近似誤差というより寛容な概念の下で,非常に優雅に低下することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T23:26:51Z)
• Online Attentive Kernel-Based Temporal Difference Learning [13.94346725929798]
  オンライン強化学習(RL)はその高速学習能力とデータ効率の向上により注目されている。 オンラインRLは、しばしば複雑な値関数近似(VFA)と破滅的な干渉に悩まされる。 2時間スケール最適化を用いたオンラインカーネルに基づく時間差分法(OAKTD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-22T14:47:10Z)
• AWD3: Dynamic Reduction of the Estimation Bias [0.0]
  本稿では,経験再生機構を用いた非政治連続制御アルゴリズムにおける推定バイアスを除去する手法を提案する。 OpenAIのジムの継続的な制御環境を通じて、我々のアルゴリズムは、最先端の政治政策勾配学習アルゴリズムにマッチするか、より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-12T15:46:19Z)
• Emphatic Algorithms for Deep Reinforcement Learning [43.17171330951343]
  時間差学習アルゴリズムは関数近似とオフポリシーサンプリングを組み合わせると不安定になる。 強調時間差(ETD($lambda$)アルゴリズム)は、TD($lambda$)更新を適切に重み付けすることで線形の場合の収束を保証する。 本稿では,ETD($lambda$)をフォワードビュー・マルチステップ・リターンを用いた一般的な深層強化学習アルゴリズムに適用することにより,性能が低下することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T12:11:39Z)
• Predictor-Corrector(PC) Temporal Difference(TD) Learning (PCTD) [0.0]
  Predictor-Corrector Temporal difference (PCTD) は、私が離散時間 ODE の理論から翻訳時間 Reinforcement (RL) アルゴリズムと呼ぶものです。 私は新しいタイプのtd学習アルゴリズムを提案する。 近似されるパラメータは、ODEに対する解のTaylor Seriesエラーのマグニチュード低減の保証された順序を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T18:54:16Z)
• Learning Sampling Policy for Faster Derivative Free Optimization [100.27518340593284]
  ランダムサンプリングではなく,ZO最適化における摂動を生成するためのサンプリングポリシを学習する,新たな強化学習ベースのZOアルゴリズムを提案する。 その結果,ZO-RLアルゴリズムはサンプリングポリシを学習することでZO勾配の分散を効果的に低減し,既存のZOアルゴリズムよりも高速に収束できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-09T14:50:59Z)
• Evolving Reinforcement Learning Algorithms [186.62294652057062]
  メタラーニング強化学習アルゴリズムの手法を提案する。 学習アルゴリズムはドメインに依存しないため、トレーニング中に見えない新しい環境に一般化することができる。 従来の制御タスク、gridworld型タスク、atariゲームよりも優れた一般化性能を得る2つの学習アルゴリズムに注目した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T18:55:07Z)
• Reinforcement Learning with Fast Stabilization in Linear Dynamical Systems [91.43582419264763]
  未知の安定化線形力学系におけるモデルベース強化学習(RL)について検討する。 本研究では,環境を効果的に探索することで,基盤システムの高速安定化を証明できるアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムはエージェント環境相互作用の時間ステップで$tildemathcalO(sqrtT)$ regretを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T23:06:40Z)
• Discovering Reinforcement Learning Algorithms [53.72358280495428]
  強化学習アルゴリズムは、いくつかのルールの1つに従ってエージェントのパラメータを更新する。 本稿では,更新ルール全体を検出するメタラーニング手法を提案する。 これには、一連の環境と対話することで、"何を予測するか"(例えば、値関数)と"どのように学習するか"の両方が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T07:38:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。