論文の概要: Replicable Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15284v1
• Date: Wed, 24 May 2023 16:05:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 14:30:35.757115
• Title: Replicable Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: replicable強化学習
• Authors: Eric Eaton, Marcel Hussing, Michael Kearns, Jessica Sorrell
• Abstract要約: 本稿では、並列値反復のための証明可能なレプリカブルアルゴリズムと、エピソード設定における証明可能なR-maxのレプリカブルバージョンを提供する。 これらは制御問題に対する最初の公式なレプリカ化結果であり、バッチ学習設定とは異なるレプリケーションの課題を提示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.32300331766229
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The replicability crisis in the social, behavioral, and data sciences has led to the formulation of algorithm frameworks for replicability -- i.e., a requirement that an algorithm produce identical outputs (with high probability) when run on two different samples from the same underlying distribution. While still in its infancy, provably replicable algorithms have been developed for many fundamental tasks in machine learning and statistics, including statistical query learning, the heavy hitters problem, and distribution testing. In this work we initiate the study of replicable reinforcement learning, providing a provably replicable algorithm for parallel value iteration, and a provably replicable version of R-max in the episodic setting. These are the first formal replicability results for control problems, which present different challenges for replication than batch learning settings.
• Abstract（参考訳）: 社会的、行動的、データ科学における複製可能性の危機は、複製性のためのアルゴリズムフレームワーク、すなわち、アルゴリズムが同じ分布から2つの異なるサンプルを実行する際に(高い確率で)同じ出力を生成するという要求を定式化した。 まだ初期段階だが、統計的クエリ学習、ヘビーヒッター問題、分散テストなど、機械学習と統計学における多くの基本的なタスクのために、確実に再現可能なアルゴリズムが開発されている。 本研究では,レプリケーブル強化学習(replicable reinforcement learning)の研究を開始し,並列値反復のためのproplicableアルゴリズムと,エピソディック設定におけるr-maxのreplicableバージョンを提供する。 これらは、バッチ学習設定とは異なるレプリケーションの課題を示す、制御問題に対する最初の公式な再現性結果である。

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