論文の概要: On the Statistical Efficiency of Mean Field Reinforcement Learning with
General Function Approximation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11283v4
- Date: Fri, 13 Oct 2023 18:00:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 23:28:27.207336
- Title: On the Statistical Efficiency of Mean Field Reinforcement Learning with
General Function Approximation
- Title（参考訳）: 一般関数近似を用いた平均場強化学習の統計的効率について
- Authors: Jiawei Huang, Batuhan Yardim, Niao He
- Abstract要約: 平均フィールド制御(MFC)および平均フィールドゲーム(MFG)における強化学習の基本統計的効率を一般モデルに基づく関数近似を用いて検討する。
我々は平均場モデルクラス固有の複雑さを特徴付ける平均場モデルベースエルダー次元(MF-MBED)という新しい概念を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.224683209113948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we study the fundamental statistical efficiency of
Reinforcement Learning in Mean-Field Control (MFC) and Mean-Field Game (MFG)
with general model-based function approximation. We introduce a new concept
called Mean-Field Model-Based Eluder Dimension (MF-MBED), which characterizes
the inherent complexity of mean-field model classes. We show that low MF-MBED
subsumes a rich family of Mean-Field RL problems. Additionally, we propose
algorithms based on maximal likelihood estimation, which can return an
$\epsilon$-optimal policy for MFC or an $\epsilon$-Nash Equilibrium policy for
MFG, with sample complexity polynomial w.r.t. relevant parameters and
independent of the number of states, actions and agents. Compared with previous
works, our results only require the minimal assumptions including realizability
and Lipschitz continuity.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,平均場制御(MFC)および平均場制御(MFG)における強化学習の基本統計的効率について,一般モデルに基づく関数近似を用いて検討する。
我々は平均場モデルクラス固有の複雑さを特徴付ける平均場モデルベースエルダー次元(MF-MBED)という新しい概念を導入する。
低MF-MBEDは平均場RL問題のリッチな族であることを示す。
さらに,mfc の $\epsilon$-optimal policy や mfg の $\epsilon$-nash equilibrium policy を,関連するパラメータのサンプル複雑性多項式 w.r.t を用いて返却し,状態,アクション,エージェントの数に依存しない最大推定に基づくアルゴリズムを提案する。
これまでの研究と比較して、我々の結果は実現可能性やリプシッツ連続性を含む最小の仮定しか必要としない。
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