論文の概要: Sharp high-probability sample complexities for policy evaluation with linear function approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19001v1
• Date: Tue, 30 May 2023 12:58:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 16:23:12.096748
• Title: Sharp high-probability sample complexities for policy evaluation with linear function approximation
• Title（参考訳）: 線形関数近似を用いた政策評価のためのシャープ高確率サンプル複合体
• Authors: Gen Li, Weichen Wu, Yuejie Chi, Cong Ma, Alessandro Rinaldo, Yuting Wei
• Abstract要約: 本研究では,2つの広く利用されている政策評価アルゴリズムに対して,最適線形係数の予め定義された推定誤差を保証するために必要なサンプル複素量について検討する。 高確率収束保証に縛られた最初のサンプル複雑性を確立し、許容レベルへの最適依存を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.51752176624818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper is concerned with the problem of policy evaluation with linear function approximation in discounted infinite horizon Markov decision processes. We investigate the sample complexities required to guarantee a predefined estimation error of the best linear coefficients for two widely-used policy evaluation algorithms: the temporal difference (TD) learning algorithm and the two-timescale linear TD with gradient correction (TDC) algorithm. In both the on-policy setting, where observations are generated from the target policy, and the off-policy setting, where samples are drawn from a behavior policy potentially different from the target policy, we establish the first sample complexity bound with high-probability convergence guarantee that attains the optimal dependence on the tolerance level. We also exhihit an explicit dependence on problem-related quantities, and show in the on-policy setting that our upper bound matches the minimax lower bound on crucial problem parameters, including the choice of the feature maps and the problem dimension.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 無限地平面マルコフ決定過程における線形関数近似を用いた政策評価の問題について述べる。 本研究では, 時差学習法(td)と勾配補正法(tdc)法(tdc)の2つの手法について, 最適線形係数の事前推定誤差の保証に必要なサンプル複素性について検討した。 対象ポリシーから観察が生成されるオンポリシー設定と、対象ポリシーと潜在的に異なる行動ポリシーからサンプルが引き出されるオフポリシー設定の両方において、許容レベルへの最適依存性を達成する高確率収束保証に結びついた最初のサンプル複雑性を確立する。 また,問題関連量への明示的な依存を強調し,上限が問題パラメータの最小値下限と一致することをオンポリシー設定で示し,特徴写像の選択や問題次元を含む。

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