論文の概要: Using Offline Data to Speed Up Reinforcement Learning in Procedurally Generated Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09825v2
• Date: Sun, 08 Dec 2024 11:48:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:50:44.813994
• Title: Using Offline Data to Speed Up Reinforcement Learning in Procedurally Generated Environments
• Title（参考訳）: オフラインデータを用いた手続き型環境における強化学習の高速化
• Authors: Alain Andres, Lukas Schäfer, Stefano V. Albrecht, Javier Del Ser,
• Abstract要約: 本研究では, エージェントがオフラインデータをトラジェクトリ形式で活用して, 手続き的に生成した環境におけるサンプル効率を向上させることができるかを検討した。 1)オンラインRLトレーニングの前にポリシーを事前学習し、(2)オフラインデータからオンラインRLとILでポリシーを同時に訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.62777710035937
• License:
• Abstract: One of the key challenges of Reinforcement Learning (RL) is the ability of agents to generalise their learned policy to unseen settings. Moreover, training RL agents requires large numbers of interactions with the environment. Motivated by the recent success of Offline RL and Imitation Learning (IL), we conduct a study to investigate whether agents can leverage offline data in the form of trajectories to improve the sample-efficiency in procedurally generated environments. We consider two settings of using IL from offline data for RL: (1) pre-training a policy before online RL training and (2) concurrently training a policy with online RL and IL from offline data. We analyse the impact of the quality (optimality of trajectories) and diversity (number of trajectories and covered level) of available offline trajectories on the effectiveness of both approaches. Across four well-known sparse reward tasks in the MiniGrid environment, we find that using IL for pre-training and concurrently during online RL training both consistently improve the sample-efficiency while converging to optimal policies. Furthermore, we show that pre-training a policy from as few as two trajectories can make the difference between learning an optimal policy at the end of online training and not learning at all. Our findings motivate the widespread adoption of IL for pre-training and concurrent IL in procedurally generated environments whenever offline trajectories are available or can be generated.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)の重要な課題の1つは、エージェントが学習ポリシーを一般化して、見当たらない設定にすることができることである。 さらに、RLエージェントのトレーニングには環境との対話が多数必要である。 近年のオフラインRLとImitation Learning(IL)の成功に触発されて、エージェントが軌道の形でオフラインデータを活用できるかどうかを調査し、手続き的に生成された環境におけるサンプル効率を改善する。 1)オンラインRLトレーニングの前にポリシーを事前学習し、(2)オフラインデータからオンラインRLとILでポリシーを同時に訓練する。 両手法の有効性に対する品質(トラジェクトリの最適性)と多様性(トラジェクトリの数とカバーレベル)の影響を分析する。 ミニグリッド環境における4つのよく知られたスパース報酬タスクの中で,オンラインRLトレーニングにおいて,ILを事前学習と同時学習に使用することにより,最適なポリシに収束しながら,サンプル効率を一貫して向上することがわかった。 さらに,2つの軌道から政策を事前学習することで,オンライン学習の終了時に最適方針を学習することと,学習を全く行わないことの相違が示される。 本研究は,オフライントラジェクトリが利用可能であったり,生成可能であったりした場合に,手続き的に生成された環境におけるILの事前学習と同時的ILの普及を動機づけるものである。

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