論文の概要: A Policy Gradient Method for Confounded POMDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17083v1
• Date: Fri, 26 May 2023 16:48:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 13:27:56.155276
• Title: A Policy Gradient Method for Confounded POMDPs
• Title（参考訳）: 統合されたPOMDPのポリシー勾配法
• Authors: Mao Hong, Zhengling Qi, Yanxun Xu
• Abstract要約: オフライン環境下での連続状態と観測空間を持つ部分観測可能マルコフ決定過程(POMDP)の整合化のためのポリシー勾配法を提案する。 まず、オフラインデータを用いて、POMDPの履歴依存ポリシー勾配を非パラメトリックに推定するために、新しい識別結果を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a policy gradient method for confounded partially observable Markov decision processes (POMDPs) with continuous state and observation spaces in the offline setting. We first establish a novel identification result to non-parametrically estimate any history-dependent policy gradient under POMDPs using the offline data. The identification enables us to solve a sequence of conditional moment restrictions and adopt the min-max learning procedure with general function approximation for estimating the policy gradient. We then provide a finite-sample non-asymptotic bound for estimating the gradient uniformly over a pre-specified policy class in terms of the sample size, length of horizon, concentratability coefficient and the measure of ill-posedness in solving the conditional moment restrictions. Lastly, by deploying the proposed gradient estimation in the gradient ascent algorithm, we show the global convergence of the proposed algorithm in finding the history-dependent optimal policy under some technical conditions. To the best of our knowledge, this is the first work studying the policy gradient method for POMDPs under the offline setting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オフライン環境下での連続状態と観測空間を持つ部分観測可能マルコフ決定過程(POMDP)を整合化するためのポリシー勾配法を提案する。 まず、オフラインデータを用いて、POMDPの履歴依存ポリシー勾配を非パラメトリックに推定する新しい識別結果を確立する。 この同定により条件付きモーメント制約の系列を解き、一般的な関数近似を用いたmin-max学習手順を採用し、政策勾配を推定できる。 次に,条件モーメント制約の解法におけるサンプルサイズ,地平線長,集束係数,不適性尺度の観点から,事前指定したポリシークラス上で一様に勾配を推定するための有限サンプル非漸近境界を提案する。 最後に、勾配上昇アルゴリズムに勾配推定を展開させることにより、いくつかの技術的条件下での履歴依存最適ポリシーの発見において、提案アルゴリズムのグローバル収束性を示す。 我々の知る限り、これはPOMDPのポリシー勾配法をオフライン環境下で研究する最初の試みである。

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