論文の概要: n-Step Temporal Difference Learning with Optimal n

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07068v5
• Date: Wed, 17 Jul 2024 15:07:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 00:00:34.640167
• Title: n-Step Temporal Difference Learning with Optimal n
• Title（参考訳）: 最適nによるnステップ時間差学習
• Authors: Lakshmi Mandal, Shalabh Bhatnagar,
• Abstract要約: 我々は,n段階時間差(TD)学習におけるnの最適値を求める問題を考察する。 最適化問題に対する目的関数は平均根平均二乗誤差(RMSE)である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.945710235932345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of finding the optimal value of n in the n-step temporal difference (TD) learning algorithm. Our objective function for the optimization problem is the average root mean squared error (RMSE). We find the optimal n by resorting to a model-free optimization technique involving a one-simulation simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA) based procedure. Whereas SPSA is a zeroth-order continuous optimization procedure, we adapt it to the discrete optimization setting by using a random projection operator. We prove the asymptotic convergence of the recursion by showing that the sequence of n-updates obtained using zeroth-order stochastic gradient search converges almost surely to an internally chain transitive invariant set of an associated differential inclusion. This results in convergence of the discrete parameter sequence to the optimal n in n-step TD. Through experiments, we show that the optimal value of n is achieved with our SDPSA algorithm for arbitrary initial values. We further show using numerical evaluations that SDPSA outperforms the state-of-the-art discrete parameter stochastic optimization algorithm Optimal Computing Budget Allocation (OCBA) on benchmark RL tasks.
• Abstract（参考訳）: 我々は,n段階時間差(TD)学習アルゴリズムにおいて,nの最適値を求める問題を考察する。 最適化問題に対する目的関数は平均根平均二乗誤差(RMSE)である。 本研究では,SPSAに基づく一シミュレーション同時摂動確率近似(SPSA)に基づくモデル自由最適化手法を用いて最適nを求める。 SPSAはゼロ階連続最適化法であるのに対し、ランダムプロジェクション演算子を用いて離散最適化に適応する。 我々は、ゼロ階確率勾配探索を用いて得られるn-更新の列が、関連する微分包含の内鎖推移不変集合にほぼ確実に収束することを示し、再帰の漸近収束を証明した。 これにより、n-ステップ TD における離散パラメータ列を最適 n に収束させる。 実験により,任意の初期値に対するSDPSAアルゴリズムを用いて,nの最適値が得られた。 さらに、SDPSAは、ベンチマークRLタスク上でのOCBA(Optimal Computing Budget Allocation)において、最先端の離散パラメータ確率最適化アルゴリズムよりも優れることを示す。

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