論文の概要: ENTROPY: Environment Transformer and Offline Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03811v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 11:26:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 15:41:14.917337
• Title: ENTROPY: Environment Transformer and Offline Policy Optimization
• Title（参考訳）: エントロピー:環境トランスフォーマーとオフラインポリシー最適化
• Authors: Pengqin Wang, Meixin Zhu, Shaojie Shen
• Abstract要約: 本研究では,環境TRansformer による動的モデルと報酬関数を学習し,オフラインPolicY 最適化を行う,新しいモデルベースオフライン RL アルゴリズム ENTROPY を提案する。 その結果、ENTROPYは最先端のモデルベースおよびモデルフリーのオフラインRL法よりも多種多種多種多種多様な性能を示し、既存のモデルベースオフライン法と比較してより強力な長期軌道予測能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.060798851754686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model-based methods provide an effective approach to offline reinforcement learning (RL). They learn an environmental dynamics model from interaction experiences and then perform policy optimization based on the learned model. However, previous model-based offline RL methods lack long-term prediction capability, resulting in large errors when generating multi-step trajectories. We address this issue by developing a sequence modeling architecture, Environment Transformer, which can generate reliable long-horizon trajectories based on offline datasets. We then propose a novel model-based offline RL algorithm, ENTROPY, that learns the dynamics model and reward function by ENvironment TRansformer and performs Offline PolicY optimization. We evaluate the proposed method on MuJoCo continuous control RL environments. Results show that ENTROPY performs comparably or better than the state-of-the-art model-based and model-free offline RL methods and demonstrates more powerful long-term trajectory prediction capability compared to existing model-based offline methods.
• Abstract（参考訳）: モデルベース手法は、オフライン強化学習(rl)に効果的なアプローチを提供する。 相互作用経験から環境力学モデルを学び、学習したモデルに基づいてポリシー最適化を行う。 しかし、従来のモデルベースオフラインRL法では長期予測機能が欠如しており、多段階軌道を生成する際に大きなエラーが発生する。 我々は,オフラインデータセットに基づく信頼性の高い長方形トラジェクタを生成可能なシーケンスモデリングアーキテクチャである環境トランスフォーマを開発することで,この問題に対処した。 次に,環境TRansformerにより動的モデルと報酬関数を学習し,オフラインPolicY最適化を行う,新しいモデルベースオフラインRLアルゴリズムであるENTROPYを提案する。 提案手法をmujoco連続制御rl環境上で評価する。 その結果、ENTROPYは最先端のモデルベースおよびモデルフリーのオフラインRL法よりも多種多種多種多様な性能を示し、既存のモデルベースオフライン法と比較してより強力な長期軌道予測能力を示す。

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