論文の概要: Federated Ensemble-Directed Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03097v1
• Date: Thu, 4 May 2023 18:25:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 16:24:35.514042
• Title: Federated Ensemble-Directed Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 連帯型アンサンブル指向オフライン強化学習
• Authors: Desik Rengarajan, Nitin Ragothaman, Dileep Kalathil, Srinivas Shakkottai
• Abstract要約: We developed the Federated Ensemble-Directed Offline Reinforcement Learning Algorithm (FEDORA) FEDORAは、組み合わせたデータプールよりもオフラインRLなど、他のアプローチよりも大幅に優れています。 実世界におけるFEDORAの性能をモバイルロボットで実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.850879248308457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of federated offline reinforcement learning (RL), a scenario under which distributed learning agents must collaboratively learn a high-quality control policy only using small pre-collected datasets generated according to different unknown behavior policies. Naively combining a standard offline RL approach with a standard federated learning approach to solve this problem can lead to poorly performing policies. In response, we develop the Federated Ensemble-Directed Offline Reinforcement Learning Algorithm (FEDORA), which distills the collective wisdom of the clients using an ensemble learning approach. We develop the FEDORA codebase to utilize distributed compute resources on a federated learning platform. We show that FEDORA significantly outperforms other approaches, including offline RL over the combined data pool, in various complex continuous control environments and real world datasets. Finally, we demonstrate the performance of FEDORA in the real-world on a mobile robot.
• Abstract（参考訳）: 分散学習エージェントは、未知の行動ポリシーに基づいて生成された小さな事前収集データセットのみを用いて、高品質な制御ポリシーを協調的に学習しなければならない。 この問題を解決するために、標準のオフラインRLアプローチと標準のフェデレーション学習アプローチを組み合わせることは、パフォーマンスの悪いポリシーにつながる。 そこで我々は,アンサンブル学習アプローチを用いて,クライアントの集合知を蒸留するFederated Ensemble-Directed Offline Reinforcement Learning Algorithm (FEDORA)を開発した。 我々は,フェデレート学習プラットフォーム上で分散計算資源を利用するFEDORAコードベースを開発した。 FEDORAは、様々な複雑な連続制御環境や実世界のデータセットにおいて、組み合わせデータプールに対するオフラインRLなど、他のアプローチよりも大幅に優れています。 最後に,モバイルロボットを用いた実世界におけるFEDORAの性能を示す。

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