論文の概要: Kernel-Based Distributed Q-Learning: A Scalable Reinforcement Learning
Approach for Dynamic Treatment Regimes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10434v1
- Date: Tue, 21 Feb 2023 04:15:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 16:25:07.199363
- Title: Kernel-Based Distributed Q-Learning: A Scalable Reinforcement Learning
Approach for Dynamic Treatment Regimes
- Title（参考訳）: カーネルベース分散q-learning:動的治療体制のためのスケーラブル強化学習手法
- Authors: Di Wang, Yao Wang, Shaojie Tang, Shao-Bo Lin
- Abstract要約: 本稿では,動的処理系を生成するための分散Q-ラーニングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは従来の線形Q-ラーニングよりも優れており,予測精度と計算コストの両方でよく使用される深層Q-ラーニングよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.06048335758881
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, large amounts of electronic health records (EHRs) concerning
chronic diseases, such as cancer, diabetes, and mental disease, have been
collected to facilitate medical diagnosis. Modeling the dynamic properties of
EHRs related to chronic diseases can be efficiently done using dynamic
treatment regimes (DTRs), which are a set of sequential decision rules. While
Reinforcement learning (RL) is a widely used method for creating DTRs, there is
ongoing research in developing RL algorithms that can effectively handle large
amounts of data. In this paper, we present a novel approach, a distributed
Q-learning algorithm, for generating DTRs. The novelties of our research are as
follows: 1) From a methodological perspective, we present a novel and scalable
approach for generating DTRs by combining distributed learning with Q-learning.
The proposed approach is specifically designed to handle large amounts of data
and effectively generate DTRs. 2) From a theoretical standpoint, we provide
generalization error bounds for the proposed distributed Q-learning algorithm,
which are derived within the framework of statistical learning theory. These
bounds quantify the relationships between sample size, prediction accuracy, and
computational burden, providing insights into the performance of the algorithm.
3) From an applied perspective, we demonstrate the effectiveness of our
proposed distributed Q-learning algorithm for DTRs by applying it to clinical
cancer treatments. The results show that our algorithm outperforms both
traditional linear Q-learning and commonly used deep Q-learning in terms of
both prediction accuracy and computation cost.
- Abstract（参考訳）: 近年, がん, 糖尿病, 精神疾患などの慢性疾患に関する電子的健康記録が大量に収集され, 診断が容易になっている。
慢性疾患に関連するERHの動的特性のモデリングは、逐次決定規則のセットである動的治療規則(DTR)を用いて効率的に行うことができる。
強化学習(Reinforcement Learning, RL)はDTRの作成に広く用いられている手法であるが, 大量のデータを効果的に扱えるRLアルゴリズムの開発が進行中である。
本稿では,DTRを生成するための分散Q-ラーニングアルゴリズムを提案する。
我々の研究の新規性は以下の通りである。
1) 方法論的観点から,分散学習とQ-ラーニングを組み合わせることで,DTRを生成する新しい,スケーラブルなアプローチを提案する。
提案手法は、大量のデータを処理し、効果的にDTRを生成するように設計されている。
2)理論的な観点から,統計的学習理論の枠組みの中で導出される分散Q-ラーニングアルゴリズムに対して,一般化誤差境界を提供する。
これらの境界はサンプルサイズ、予測精度、計算負荷の関係を定量化し、アルゴリズムの性能に関する洞察を与える。
3) 本研究は, DTRに対する分散Q-ラーニングアルゴリズムの有効性を臨床的癌治療に適用することにより実証する。
その結果,本アルゴリズムは従来の線形q-learningと,予測精度と計算コストの両面で深層q-learningの両方に勝ることがわかった。
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