論文の概要: A Survey on Offline Model-Based Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03360v1
• Date: Fri, 5 May 2023 08:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 14:49:21.584511
• Title: A Survey on Offline Model-Based Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフラインモデルに基づく強化学習に関する調査
• Authors: Haoyang He
• Abstract要約: モデルベースのアプローチは、オフラインの強化学習の分野でますます人気が高まっている。 本稿では,オフラインモデルに基づく強化学習における最近の研究の文献的考察について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model-based approaches are becoming increasingly popular in the field of offline reinforcement learning, with high potential in real-world applications due to the model's capability of thoroughly utilizing the large historical datasets available with supervised learning techniques. This paper presents a literature review of recent work in offline model-based reinforcement learning, a field that utilizes model-based approaches in offline reinforcement learning. The survey provides a brief overview of the concepts and recent developments in both offline reinforcement learning and model-based reinforcement learning, and discuss the intersection of the two fields. We then presents key relevant papers in the field of offline model-based reinforcement learning and discuss their methods, particularly their approaches in solving the issue of distributional shift, the main problem faced by all current offline model-based reinforcement learning methods. We further discuss key challenges faced by the field, and suggest possible directions for future work.
• Abstract（参考訳）: モデルベースアプローチは、教師付き学習技術で利用可能な巨大な歴史的データセットを徹底的に活用する能力のため、オフライン強化学習の分野で人気が高まっている。 本稿では,オフライン強化学習におけるモデルベースアプローチを活用したオフラインモデルベース強化学習の最近の研究について文献レビューを行う。 本調査では, オフライン強化学習とモデルベース強化学習の両分野における概念と最近の展開について概説し, 両分野の交点について論じる。 次に,オフラインモデルに基づく強化学習の分野における重要な関連論文を提示し,その方法,特に,現在のオフラインモデルに基づく強化学習手法が直面する主な課題である分布シフト問題を解決するためのアプローチについて論じる。 さらに,この分野が直面する課題を議論し,今後の課題への道筋を示唆する。

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