論文の概要: Optimal Goal-Reaching Reinforcement Learning via Quasimetric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01203v6
• Date: Sun, 12 Nov 2023 19:02:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 22:02:44.703518
• Title: Optimal Goal-Reaching Reinforcement Learning via Quasimetric Learning
• Title（参考訳）: 準メトリック学習による最適ゴールリーチ強化学習
• Authors: Tongzhou Wang, Antonio Torralba, Phillip Isola, Amy Zhang
• Abstract要約: 準メトリック強化学習(QRL)は、準メトリックモデルを用いて最適な値関数を学習する新しいRL法である。 オフラインおよびオンラインの目標達成ベンチマークでは、QRLはサンプル効率とパフォーマンスが改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.80728148866906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In goal-reaching reinforcement learning (RL), the optimal value function has a particular geometry, called quasimetric structure. This paper introduces Quasimetric Reinforcement Learning (QRL), a new RL method that utilizes quasimetric models to learn optimal value functions. Distinct from prior approaches, the QRL objective is specifically designed for quasimetrics, and provides strong theoretical recovery guarantees. Empirically, we conduct thorough analyses on a discretized MountainCar environment, identifying properties of QRL and its advantages over alternatives. On offline and online goal-reaching benchmarks, QRL also demonstrates improved sample efficiency and performance, across both state-based and image-based observations.
• Abstract（参考訳）: 目標到達強化学習(rl)では、最適値関数は準メトリック構造と呼ばれる特定の幾何学を持つ。 本稿では,準メトリックモデルを用いて最適値関数を学習する新しい rl 手法である quasimetric reinforcement learning (qrl) を提案する。 従来のアプローチとは違い、QRLの目標は特に準計量のために設計されており、強力な理論的回復保証を提供する。 実験的に、離散化されたマウンテンカー環境を徹底的に分析し、QRLの特性と代替品に対する優位性を識別する。 オフラインおよびオンラインの目標達成ベンチマークでは、QRLは、状態ベースと画像ベースの両方で、サンプル効率とパフォーマンスが改善されている。

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