論文の概要: Decision-Focused Model-based Reinforcement Learning for Reward Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03365v3
• Date: Thu, 21 Nov 2024 01:06:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:16:49.414423
• Title: Decision-Focused Model-based Reinforcement Learning for Reward Transfer
• Title（参考訳）: 回帰移動のための決定焦点モデルに基づく強化学習
• Authors: Abhishek Sharma, Sonali Parbhoo, Omer Gottesman, Finale Doshi-Velez,
• Abstract要約: 本稿では,報酬関数の変化に頑健でありながら高いリターンを達成する遷移モデルを学習する,新しいロバストな決定中心(RDF)アルゴリズムを提案する。 我々は、様々なシミュレーターと実際の患者データに基づいて、RDFがパーソナライズされたポリシーを計画するのに使えるシンプルで効果的なモデルを学ぶことができるという理論的および実証的な証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.899494428456048
• License:
• Abstract: Model-based reinforcement learning (MBRL) provides a way to learn a transition model of the environment, which can then be used to plan personalized policies for different patient cohorts and to understand the dynamics involved in the decision-making process. However, standard MBRL algorithms are either sensitive to changes in the reward function or achieve suboptimal performance on the task when the transition model is restricted. Motivated by the need to use simple and interpretable models in critical domains such as healthcare, we propose a novel robust decision-focused (RDF) algorithm that learns a transition model that achieves high returns while being robust to changes in the reward function. We demonstrate our RDF algorithm can be used with several model classes and planning algorithms. We also provide theoretical and empirical evidence, on a variety of simulators and real patient data, that RDF can learn simple yet effective models that can be used to plan personalized policies.
• Abstract（参考訳）: モデルベース強化学習(MBRL)は、異なる患者コホートに対してパーソナライズされたポリシーを計画し、意思決定プロセスに関わるダイナミクスを理解するために、環境の遷移モデルを学習する方法を提供する。 しかし、標準的なMBRLアルゴリズムは、報酬関数の変化に敏感であるか、遷移モデルが制限されたときにタスクの最適以下の性能を達成するかのいずれかである。 医療などの重要な領域において、単純かつ解釈可能なモデルを使用する必要性から、報酬関数の変化に頑健でありながら高いリターンを達成する移行モデルを学ぶための、新しい堅牢な決定中心(RDF)アルゴリズムを提案する。 我々は、RDFアルゴリズムをいくつかのモデルクラスと計画アルゴリズムで使用することができることを示した。 また、様々なシミュレーターと実際の患者データに基づいて、RDFはパーソナライズされたポリシーを計画するのに使える単純で効果的なモデルを学ぶことができるという理論的、実証的な証拠を提供する。

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