論文の概要: Finite-Sample Bounds for Adaptive Inverse Reinforcement Learning using Passive Langevin Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09123v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 16:39:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 13:54:39.879758
• Title: Finite-Sample Bounds for Adaptive Inverse Reinforcement Learning using Passive Langevin Dynamics
• Title（参考訳）: パッシブランジュバンダイナミクスを用いた適応逆強化学習のための有限サンプル境界
• Authors: Luke Snow and Vikram Krishnamurthy
• Abstract要約: 勾配ランゲヴィン力学(SGLD)は確率分布のサンプリングに有用である。 本稿では、逆強化学習を実現するために設計された受動勾配ランゲヴィンダイナミクス(PSGLD)の有限サンプル解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.077291954133788
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stochastic gradient Langevin dynamics (SGLD) are a useful methodology for sampling from probability distributions. This paper provides a finite sample analysis of a passive stochastic gradient Langevin dynamics algorithm (PSGLD) designed to achieve inverse reinforcement learning. By "passive", we mean that the noisy gradients available to the PSGLD algorithm (inverse learning process) are evaluated at randomly chosen points by an external stochastic gradient algorithm (forward learner). The PSGLD algorithm thus acts as a randomized sampler which recovers the cost function being optimized by this external process. Previous work has analyzed the asymptotic performance of this passive algorithm using stochastic approximation techniques; in this work we analyze the non-asymptotic performance. Specifically, we provide finite-time bounds on the 2-Wasserstein distance between the passive algorithm and its stationary measure, from which the reconstructed cost function is obtained.
• Abstract（参考訳）: 確率勾配ランゲヴィン力学(SGLD)は確率分布のサンプリングに有用である。 本稿では,逆強化学習を実現するために設計されたパッシブ確率勾配ランジュバンダイナミクスアルゴリズム(psgld)の有限サンプル解析を行う。 パッシブ」により、PSGLDアルゴリズム(逆学習過程)で利用可能な雑音勾配は、外部確率勾配アルゴリズム(前方学習者)によってランダムに選択された点で評価される。 したがってPSGLDアルゴリズムは、この外部プロセスによって最適化されるコスト関数を復元するランダム化サンプリングとして機能する。 従来の研究は確率近似手法を用いて,この受動的アルゴリズムの漸近性能を解析し,非漸近性能を解析した。 具体的には、パッシブアルゴリズムとその定常測度の間の2-wasserstein距離の有限時間境界を提供し、そこから再構成コスト関数を得る。

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