論文の概要: Model-Based Uncertainty in Value Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12526v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 09:18:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 14:03:49.966491
• Title: Model-Based Uncertainty in Value Functions
• Title（参考訳）: 値関数におけるモデルに基づく不確かさ
• Authors: Carlos E. Luis, Alessandro G. Bottero, Julia Vinogradska, Felix Berkenkamp, Jan Peters
• Abstract要約: MDP上の分布によって引き起こされる値の分散を特徴付けることに重点を置いている。 従来の作業は、いわゆる不確実性ベルマン方程式を解くことで、値よりも後方の分散を境界にしている。 我々は、解が値の真後分散に収束する新しい不確実性ベルマン方程式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.31922008981735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of quantifying uncertainty over expected cumulative rewards in model-based reinforcement learning. In particular, we focus on characterizing the variance over values induced by a distribution over MDPs. Previous work upper bounds the posterior variance over values by solving a so-called uncertainty Bellman equation, but the over-approximation may result in inefficient exploration. We propose a new uncertainty Bellman equation whose solution converges to the true posterior variance over values and explicitly characterizes the gap in previous work. Moreover, our uncertainty quantification technique is easily integrated into common exploration strategies and scales naturally beyond the tabular setting by using standard deep reinforcement learning architectures. Experiments in difficult exploration tasks, both in tabular and continuous control settings, show that our sharper uncertainty estimates improve sample-efficiency.
• Abstract（参考訳）: モデルベース強化学習における累積報酬に対する不確実性を定量化する問題を考察する。 特に,mdp上の分布によって引き起こされる値の分散を特徴付けることに着目する。 従来の作業は、いわゆる不確実性ベルマン方程式を解くことによって、値の後方分散を上限とするが、過剰近似は非効率な探索をもたらす。 本稿では,値上の真の後続分散に解が収束する新しい不確実性ベルマン方程式を提案し,先行研究のギャップを明示的に特徴づける。 さらに, 不確実性定量化手法は, 一般的な探索戦略に容易に組み込まれ, 標準の深層強化学習アーキテクチャを用いて, 表裏設定を超えて自然にスケールする。 表と連続的な制御設定の両方において困難な探索作業の実験は、我々のよりシャープな不確実性推定がサンプル効率を改善することを示す。

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