論文の概要: Understanding Reinforcement Learning Algorithms: The Progress from Basic
Q-learning to Proximal Policy Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00026v1
- Date: Fri, 31 Mar 2023 17:24:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 20:07:26.373441
- Title: Understanding Reinforcement Learning Algorithms: The Progress from Basic
Q-learning to Proximal Policy Optimization
- Title（参考訳）: 強化学習アルゴリズムの理解:基本Qラーニングから政策最適化への進歩
- Authors: Mohamed-Amine Chadi and Hajar Mousannif
- Abstract要約: 強化学習(RL)にはユニークな設定、用語、数学があり、新しい分野や人工知能を脅かすことができる。
本稿では、RLの基本原理を明確かつ簡潔に概説し、RLアルゴリズムの異なるタイプについて述べる。
論文の提示は、1980年代初頭のQ-ラーニングアルゴリズムから、TD3、PPO、オフラインRLといった最先端のアルゴリズムまで、この分野の歴史的進歩と一致している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a review of the field of reinforcement learning (RL),
with a focus on providing a comprehensive overview of the key concepts,
techniques, and algorithms for beginners. RL has a unique setting, jargon, and
mathematics that can be intimidating for those new to the field or artificial
intelligence more broadly. While many papers review RL in the context of
specific applications, such as games, healthcare, finance, or robotics, these
papers can be difficult for beginners to follow due to the inclusion of
non-RL-related work and the use of algorithms customized to those specific
applications. To address these challenges, this paper provides a clear and
concise overview of the fundamental principles of RL and covers the different
types of RL algorithms. For each algorithm/method, we outline the main
motivation behind its development, its inner workings, and its limitations. The
presentation of the paper is aligned with the historical progress of the field,
from the early 1980s Q-learning algorithm to the current state-of-the-art
algorithms such as TD3, PPO, and offline RL. Overall, this paper aims to serve
as a valuable resource for beginners looking to construct a solid understanding
of the fundamentals of RL and be aware of the historical progress of the field.
It is intended to be a go-to reference for those interested in learning about
RL without being distracted by the details of specific applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、初心者のための重要な概念、技法、アルゴリズムの包括的概要を提供することに焦点を当て、強化学習(RL)の分野を概観する。
rlにはユニークな設定、ジャーゴン、そして数学があり、この分野や人工知能に新しく慣れた人たちをより広く脅かすことができる。
多くの論文は、ゲーム、ヘルスケア、ファイナンス、ロボティクスといった特定のアプリケーションの文脈でrlをレビューしているが、これらの論文は、非rl関連の作業とそれらの特定のアプリケーションにカスタマイズされたアルゴリズムの使用のため、初心者が従うのが困難である。
これらの課題に対処するため、本論文はRLの基本原理を明確かつ簡潔に概説し、RLアルゴリズムの様々なタイプをカバーする。
各アルゴリズム/手法について,その開発の背景にある主な動機,内部動作,限界について概説する。
論文の提示は、1980年代初頭のQ-ラーニングアルゴリズムから、TD3、PPO、オフラインRLといった最先端のアルゴリズムまで、この分野の歴史的進歩と一致している。
本稿は,RLの基礎をしっかり理解し,その分野の歴史的進歩を把握すべく,初心者にとって貴重な資料となることを目的としている。
特定のアプリケーションの詳細に気を散らすことなく、RLについて学ぶことに興味のある人にとっては、これは参考になる。
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