論文の概要: Regret-Optimal Model-Free Reinforcement Learning for Discounted MDPs with Short Burn-In Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15546v1
• Date: Wed, 24 May 2023 20:22:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-26 18:52:08.936565
• Title: Regret-Optimal Model-Free Reinforcement Learning for Discounted MDPs with Short Burn-In Time
• Title（参考訳）: バーンイン時間を短縮した割引mdpのモデルフリー強化学習
• Authors: Xiang Ji, Gen Li
• Abstract要約: 本稿では,分散削減を利用したモデルフリーアルゴリズムと,実行方針を低速かつ適応的に切り替える新しい手法を提案する。 これは割引設定における最初の後悔の最適モデルフリーアルゴリズムであり、バーンイン時間の短縮によるメリットがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.947875780164775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A crucial problem in reinforcement learning is learning the optimal policy. We study this in tabular infinite-horizon discounted Markov decision processes under the online setting. The existing algorithms either fail to achieve regret optimality or have to incur a high memory and computational cost. In addition, existing optimal algorithms all require a long burn-in time in order to achieve optimal sample efficiency, i.e., their optimality is not guaranteed unless sample size surpasses a high threshold. We address both open problems by introducing a model-free algorithm that employs variance reduction and a novel technique that switches the execution policy in a slow-yet-adaptive manner. This is the first regret-optimal model-free algorithm in the discounted setting, with the additional benefit of a low burn-in time.
• Abstract（参考訳）: 強化学習における重要な問題は、最適方針の学習である。 本研究は,オンライン環境下でのテーブル型無限ホライゾンディスカウントマルコフ決定プロセスで行った。 既存のアルゴリズムは、後悔の最適性を達成できないか、高いメモリと計算コストを発生させるかのいずれかである。 さらに、既存の最適アルゴリズムはすべて、最適なサンプル効率を達成するために長いバーンイン時間を必要とし、すなわち、サンプルサイズが高い閾値を超えない限り、その最適性は保証されない。 分散削減を用いたモデルフリーなアルゴリズムと,実行ポリシーを緩やかに切り換える新しい手法を導入することで,オープンな問題を両立する。 これは割引設定における最初の後悔の最適モデルフリーアルゴリズムであり、バーンイン時間の短縮によるメリットがある。

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